人工智慧（artificial intelligence），英文縮寫為ai。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧型的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是電腦科學的乙個分支，它企圖了解智慧型的實質，並生產出一種新的能以人類智慧型相似的方式做出反應的智慧型機器，該領域的研究包括機械人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧型的「容器」。 人工智慧是對人的意識、思維的資訊過程的模擬。人工智慧不是人的智慧型，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧型。 人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的乙個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧型才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「複雜工作」的理解是不同的。 現在社會，資訊量太大了，光靠人類，已經無法駕馭這些東西了，但是計算機本身只會按照死命令去分析資料，而無法真正自主的去分析而給出人類想要的結論。 所以人們想要研究人工智慧，更好的去幫助人類完成工作。
深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現資料的分布式特徵表示。 深度學習是機器學習研究中的乙個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋資料，例如影象，聲音和文字。 同機器學習方法一樣，深度機器學習方法也有監督學習與無監督學習之分．不同的學習框架下建立的學習模型很是不同．例如，卷積神經網路（convolutional neural networks，簡稱cnns）就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網（deep belief nets，簡稱dbns）就是一種無監督學習下的機器學習模型。
神經網路，這是學習演算法中的一種模型，是模擬**神經系統的一種數學模型，可以用於進行模式識別和機器學習。它號稱結合了多學科，模擬了人的神經過程，是很好的一種學習方法。 神經元網路是由大量類似於神經元的處理單元相互鏈結而成的非線性複雜網路系統，它是在現代神經科學研究成果的基礎上提出的，試圖通過模擬大腦神經元網路處理、記憶資訊的方式，完**腦那樣的資訊處理功能，是非線性的並行結構。神經元網路的執行方式有前饋式網路和反饋式網路值得注意的是，目前的人工神經元網路和真正的人腦工作方式還是有著較大的區別。 關於人腦的運作原理目前學界仍存在著很大的盲點。所以目前的人工神經元網路只是簡單的通過多台計算機組成陣列來模擬每乙個神經元節點，通過數學函式的計算來分配每一台計算機的權重以達到平行計算的效果，從而大大增強計算機系統的處理能力。
人工智慧 深度學習 神經元網路常識
人工智慧 artificial intelligence 英文縮寫為ai。它是研究 開發用於模擬 延伸和擴充套件人的智慧型的理論 方法 技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是電腦科學的乙個分支，它企圖了解智慧型的實質，並生產出一種新的能以人類智慧型相似的方式做出反應的智慧型機器，該領域的研究包...
神經元網路
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強人工智慧 抑制神經元的意義
版本 0.1 在計算機中，二進位制是最基本的計數單元，這也是能夠表達資訊所使用的最小進製。而實際上當今大部分計算機的cpu計算的頻寬已經到了32或者64位，而記憶體 顯示卡的晶元位數已經提高到了256，甚至更高。這些數字都是二進位制的倍數，所以能和二進位制很容易的轉換。二進位制是由1和0組成的，我們...