在机器学习发展分为两个部分,浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning)。浅层学习起源上世纪20年代人工神经网络的反向传播算法的发明,使得基于统计的机器学习算法大行其道,虽然这时候的人工神经网络算法也被称为多层感知机,但由于多层网络训练困难,通常都是只有一层隐含层的浅层模型。 神经网络研究领域领军...
概括来说,人工智能、机器学习和深度学习覆盖的技术范畴是逐层递减的。人工智能是最宽泛的概念。机器学习是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。深度学习是机器学习算法中最热门的一个分支,近些年取得了显著的进展,并替代了大多数传统机器学习算法。三者的关系如图1所示,即:人工智能 > 机器学习 > 深度学习。 图1:...
机器执行学习的框架体现了其学习的本质是“参数估计”(Learning is parameter estimation)。在此基础上,许多看起来完全不一样的问题都可以使用同样的框架进行学习,如科学定律、图像识别、机器翻译和自动问答等,它们的学习目标都是拟合一个“大公式”,如图5所示。 图5:机器学习就是拟合一个“大公式” 深度学习 机器学...
概括来说,人工智能、机器学习和深度学习覆盖的技术范畴是逐层递减的。人工智能是最宽泛的概念。机器学习是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。深度学习是机器学习算法中最热门的一个分支,近些年取得了显著的进展,并替代了大多数传统机器学习算法。三者的关系如图1所示,即:人工智能 > 机器学习 > 深度学习。 图1:...
图1:人工智能、机器学习和深度学习三者关系示意 人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是最宽泛的概念,是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。由于这个定义只阐述了目标,而没有限定方法,因此实现人工智能存在的诸多方法和分支,导致其变成一个“大杂烩”式的学科。机器学习(...
深度学习DL:超市里有3种苹果和5种橙子,通过数据分析比对,把超市里的品种和数据建立联系,通过水果的颜色、形状、大小、成熟时间和产地等信息,分辨普通橙子和血橙,从而选择购买用户需要的橙子品种。 1、机器学习简史 哲学上的三大终极问题:是谁?从哪来?到哪去?用在任何地方都是有意义的。
图1.4 维恩图展示了深度学习既是一种表示学习,也是一种机器学习,可以用于许多(但不是全部)AI方法。
今天我就用最简单的方法——同心圆,可视化地展现出它们三者的关系和应用。 如上图,人工智能是最早出现的,也是最大、最外侧的同心圆;其次是机器学习,稍晚一点;最内侧,是深度学习,当今人工智能大爆炸的核心驱动。 五十年代,人工智能曾一度被极为看好。之后,人工智能的一些较小的子集发展了起来。先是机器学习,然后...
简而言之,机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术,而生成对抗网络则是深度学习中的一种分类。它们之间的关系可以通过图1-11清晰地表示。 ▲图1-11 人工智能、机器学习、深度学习与生成对抗网络四者的关系 01 机器学习分类
深度学习DL:超市里有3种苹果和5种橙子,通过数据分析比对,把超市里的品种和数据建立联系,通过水果的颜色、形状、大小、成熟时间和产地等信息,分辨普通橙子和血橙,从而选择购买用户需要的橙子品种。 1、机器学习简史 哲学上的三大终极问题:是谁?从哪来?到哪去?用在任何地方都是有意义的。