人工智慧、機器學習、神經網路和深度神經網
這些概念大家經常碰到,可能會有一些混淆,我這裡解釋下。
人工智慧,顧名思義ArtificialIntelligence,縮寫是大家熟知的AI。是讓計算機具備人類擁有的能力——感知、學習、記憶、推理、決策等。細分的話,機器感知包括機器視覺、NLP,學習有模式識別、機器學習、增強學習、遷移學習等,記憶如知識表示,決策包括規劃、資料探勘、專家系統等。上述劃分可能會有一定邏輯上的重疊,但更利於大家理解。
其中,機器學習(MachineLearning,ML)逐漸成為熱門學科,主要目的是設計和分析一些學習演算法,讓計算機從資料中獲得一些決策函式,從而可以幫助人們解決一些特定任務,提高效率。它的研究領域涉及了概率論、統計學、逼近論、凸分析、計算複雜性理論等多門學科。
神經網路,主要指人工神經網路(ArtificialNeural Network,ANN),是機器學習演算法中比較接近生物神經網路特性的數學模型。通過模擬人類神經網路的結構和功能,由大量“神經元”構成了一個複雜的神經網路,模擬神經元的刺激和抑制的過程,最終完成複雜運算。
深度神經網路,大家可以理解為更加複雜的神經網路,隨著深度學習的快速發展,它已經超越了傳統的多層感知機神經網路,而擁有對空間結構進行處理(卷積神經網路)和時間序列進行處理(遞迴神經網路)的能力。
所以上面的四種概念中,人工智慧是最寬泛的概念,機器學習是其中最重要的學科,神經網路是機器學習的一種方式,而深度神經網路是神經網路的加強版。記住這個即可。
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