在機器上實現人工智慧
智慧型的三個核心部分，學習，儲存，應用，在自然界中有自然界的實現方式。機器學習面臨的挑戰
定義：深度學習(deep learning)是通過構建具有很多隱層的機器學習模型和海量的訓練資料，來學習更有用的特徵，從而最終提公升分類或**的準確性。因此，「深度模型」是手段，「特徵學習」是目的。區別於傳統的淺層學習，深度學習的不同在於：
定義：人工神經網路（artificial neural network，即ann ）是由大量的簡單處理單元經廣泛並行互連形成的一種網路系統。它是對人腦系統的簡化、抽象和模擬，具有大腦功能的許多基本特徵。
參考：無監督學習
簡單讀懂人工智慧：機器學習與深度學習是什麼關係
neural networks and deep learning
機器學習演算法彙總：人工神經網路、深度學習及其它
人工智慧 機器學習和深度學習
注 本文翻譯自網上的一篇文章，有刪節，原文 人工智慧 這個術語大家都比較熟悉。畢竟，它一直是電影中的熱門焦點，例如 終結者 黑客帝國 等等。但您最近可能還聽說過其他術語，如 機器學習 和 深度學習 有時它們與 人工智慧 交替使用。結果，人工智慧 機器學習和深度學習之間的區別可能非常不明確。接下來，我...
人工智慧 機器學習和深度學習
人工智慧定義 努力將通常由人類完成的智力任務自動化。人工智慧是乙個綜合性的領域，不僅包括機器學習與深度學習，還包括更多不涉及學習的方法。機器學習 給定包含預期結果的示例，機器學習將會發現執行一項資料處理任務的規則。機器學習的技術定義 在預先定義好的可能性空間中，利用反饋訊號的指引來尋找輸入資料的有用...
機器學習，深度學習，人工智慧，神經網路
如下圖，人工智慧是最早出現的，也是最大 最外側的同心圓 其次是機器學習，稍晚一點 最內側，是深度學習，當今人工智慧大 的核心驅動。機器學習 一種實現人工智慧的方法 機器學習最基本的做法，是使用演算法來解析資料 從中學習，然後對真實世界中的事件做出決策和 與傳統的為解決特定任務 硬編碼的軟體程式不同，...