人工智慧的簡潔定義如下：
努力將通常由人類完成的智力任務自動化。
早期的西洋棋程式僅包含程式設計師精心編寫的硬編碼規則，並不屬於機器學習。在相當長的時間內，許多專家相信，只要程式設計師精
心編寫足夠多的明確規則來處理知識，就可以實現與人類水平相當的人工智慧。這一方法被稱為符號主義人工智慧（
symbolic ai
），從
20 世紀
50 年代到
80 年代末是人工智慧的主流正規化。 在
20 世紀
80 年代的
專家系統
（expert system
）熱潮中，這一方法的熱度達到了頂峰；
機器學習的概念就來自於圖靈的這個問題：對於計算機而言，除了「我們命令它做的任何事情」之外，它能否自我學習執行特定任務的方法？計算機能否讓我們大吃一驚？如果沒有程式設計師精心編寫的資料處理規則，計算機能否通過觀察資料自動學會這些規則？
圖靈的這個問題引出了一種新的程式設計正規化。在經典的程式設計（即符號主義人工智慧的正規化）中，人們輸入的是規則（即程式）和需要根據這些規則進行處理的資料，系統輸出的是答案（見圖
1-2）。利用機器學習，人們輸入的是資料和從這些資料中預期得到的答案，系統輸出的是規則。這些規則隨後可應用於新的資料，並使計算機自主生成答案。
python人工智慧深度學習演算法優化
目錄 隨機梯度下降 隨機梯度下降和其他的梯度下降主要區別，在於sgd每次只使用乙個資料樣本，去計算損失函式，求梯度，更新引數。這種方法的計算速度快，但是下降的速度慢，可能會在最低處兩邊 停留在區域性最優。sgm with momentum 動量梯度下降 動量梯度下降，在進行引數hxzvoufkv更新...
人工智慧,機器學習,深度學習
所謂人工智慧，通俗地講是指由人工製造出來的系統所表現出來的智慧型 機器學習簡單來講就是通過演算法，使機器能從大量歷史資料中學習規律，從而對新的樣本做出智慧型識別或對未來做 機器學習是基於概率統計 矩陣或圖模型而得出的分析結論 機器學習是人工智慧的乙個分支 深度學習是機器學習的乙個新領域 監督學習 邏...
Python人工智慧深度學習RNN模型結構流程
目錄 rnn主要特點是，在dnn隱藏層的輸出內容會被儲存，並且可以作為輸入給到下乙個神經元。如下圖所示，當 台北 這個詞被輸入的時候，前面的詞有可能是 離開 有可能是 到達 如果把上一次輸入的 離開 所得的隱藏層內容，輸入給下一層，這樣就有可能區分開是 離開台北 還是 到達台北 如果隱藏層儲存的內容...