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文档简介
且随着学科的发展它们重合度也在增加。但它们之间的差异在哪儿NN机器学习和人工神经网络几点关系:tsthedifferencebetweenMLandNN现今阶段你所能看到的人工神经网络大部分是一种使用大量数据训P对于神经网络算法的提高也使得它与机器学习方法有了很多共同之些方法的共同之处都是通过一些训练数据及来寻找到一些满足某些近日,一篇来自于斯坦福大学的人工智能定义短文ArtificialIntelligenceDefinitions从某一角度较为详细的把智能相关的概Intelligencemightbedefinedastheabilitytolearnandconsistentbutnotintelligent.yArtificialIntelligence(AI),atermcoinedbyemeritusscanlearn,atleastsomewhatlikehumanbeingsdo.自主系统无需借助底层(微小)管理便可以自主对完成特定目标的Ahospitaldeliveryrobotmustautonomouslynavigatebusythesenseofbeingself-governingcommoninpoliticsorbiology.机器学习是人工智能中研究如何通过计算机软件,在已有的经验和ragentscanimprovetheirperception,knowledge,thinking,orcomputerscience,statistics,psychology,neuroscience,economicsandcontroltheory.监督学习计算机软件从人类给定数据的标签中来进行预测,比如从Insupervisedlearning,acomputerlearnstopredicthuman-givenlabels,suchasdogbreedbasedonlabeleddogpictures;unsupervisedlearningdoesnotrequirelabels,sometimesmakingitsownpredictiontaskssuchastryingtopredicteachsuccessivewordinasentence;reinforcementofgoodtechniques,enablingautonomy.深度学习则通过使用大型多层人工神经网络形成类似于人脑中神DeepLearningistheuseoflargemulti-layer(artificial)neuralnetworksthatcomputewithcontinuous(realnumber)representations,alittlelikethehierarchicallyorganizedMLapproach,usableforalltypesofML,withbetterandcomputebudgets.,butoftenjustforafewpartslikealearningorrewardfromdataorexperience,aseachangeinsystemdesignthatStanfordalumnusAndrejKarpathydubbedSoftware2.0.狭义的人工智能是为了完成特定任务,比如语音、人脸识别。类人智能,或者广义智能则是探索更加一般性的智能,适用不同语境的。speechorfacialrecognition.Human-levelAI,orArtificialGeneralIntelligence(AGI),seeksbroadlysocialchatbotsorhuman-robotinteraction.聚焦人类人工智能则是为增加人的能力、解决社会需求
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