神经网络与人工智能的关系

人工智能(Artificial Intelligence),它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

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机器学习是人工智能的核心,是使计算机拥有智能的根本途径。机器通过学习模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。这其中涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

人工神经网络(Artificial Neural Networks)是早期机器学习中的一个重要的算法,神经网络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同,人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。

深度学习(Deep Learning)是机器学习领域中一个新的研究方向,是用于

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