人工智慧的發展飛快，這也得益於人工智慧的技術成熟。而人工智慧離不開神經網路，神經網路在人工智慧的發展中也是走過了十分崎嶇的道路，那麼究竟是怎麼一回事呢？我們在這篇文章中給大家介紹一下這個問題。
每乙個科學的技術發展程序都是十分相似的，如果我們從歷史來看，就能夠發展一件十分有意思的事情，重大科學的研究往往呈螺旋形上公升的過程，不可能一蹴而就，每一次基礎科學研究的重大進步，科技應用的重大突破，往往先由一兩個領軍人物偶然點破，而後大家爭相研究，於是就在很短的時間內做出大量更具突破性的成果，同時帶來相關產業界的革命性增長。而神經網路也是這樣的。人工神經網路正是機器學習領域幾十年來積累誕生的重大科學研究和工程應用成果，當前深度學習被看作是通向人工智慧的關鍵技術，得到了很多科學家的重視。
首先說說什麼是神經網路吧，神經網路是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行資訊處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的複雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連線的關係，從而達到處理資訊的目的。神經網路是機器學習的乙個方向，而機器學習的另乙個方向就是支援向量機。而以支援向量機為代表的淺層學習技術十分火爆，但是機器學習技術卻很少投入使用中，後來神經網路方面的技術得到的實質性的改變，逐漸走出實驗室，在學術界研究和產業界應用都得以應用。
神經網路的大起大落代表了人工智慧的三個泡沫期，這給過分熱衷深度學習技術與人工智慧研究應用的人來講，也是該降降溫的，期望越大，失望越大，畢竟深度學習技術沒有想象中的那麼強大，至少在智慧型演算法層面的突破很有限。換個角度看，深度學習的興起，很可能是因為機器學習演算法研究幾十年遲遲無重大進展。
我們在這篇文章中給大家講述的人工智慧和神經網路的發展，從中我們可以看出人工智慧的發展是離不開機器學習的，而機器學習又離不開神經網路，所以我們要想做好人工智慧，那就不要丟下神經學習，唯有並駕齊驅，相互幫助，才能把智慧型科技發展的道路走得更遠更牢。
人工智慧 深層神經網路
對於人臉識別等應用，神經網路的第一層從原始中提取人臉的輪廓和邊緣，每個神經元學習到不同邊緣的資訊 網路的第二層將第一層學得的邊緣資訊組合起來，形 臉的一些區域性的特徵，例如眼睛 嘴巴等 後面的幾層逐步將上一層的特徵組合起來，形 臉的模樣。隨著神經網路層數的增加，特徵也從原來的邊緣逐步擴充套件為人臉的...
人工智慧04 神經網路
這裡我們集中討論具有可調節權值的tlu網路。網路系統通過不斷調節權值，直到其動作計算表現令人滿意來完成學習。tlu網路稱為神經網路是因為它模仿了生物神經元的一些特性。首先介紹如何訓練單個tlu權值，從而使其對某一些訓練集合產生正確的輸出。首先簡要介紹下神經網路。神經網路的每個單元如下 其對應的公式如...
神經網路基礎 人工智慧實踐
tensorflow python中和矩陣有關的乙個模組 nn 神經網路，neural network 階段目標 搭建第乙個神經網路，總結搭建八股。一 基於tensorflow的nn 用張量表示資料，用計算圖搭建神經網路，用會話執行計算圖，優化線上的權重 引數 得到模型。二 張量 tensor 多維...