深度学习是机器学习领域的一个新的研究方向，是一种通过多层神经网络来学习和理解复杂数据的算法。机器通过学习样本数据的深层表示来学习复杂任务，最终能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等。与传统机器学习不同的是，深度学习使用了神经网络结构，神经网络的长度称为模型的“深度”，因此基于神经网...
从学习方法上来分,机器学习算法可以分为监督学习(如分类问题)、无监督学习(如聚类问题)、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。 传统的机器学习算法在指纹识别、基于HoG特征的物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或者特定场景的商业化水平,但每前进一步都异常艰难,直到深度学习算法的出现。 三、深度学习 ...
深度学习是机器学习技术中的一种,但与传统的机器学习算法不同,它能自动并有效地识别复杂模式和特征。 深度学习消除了手动挑选特征的需要,通过学习过程自动完成这一任务。 3.4 DL的关键技术 神经网络(Neural Networks):模拟人脑神经元的连接方式,是深度学习的基础。 卷积神经网络(CNN):特别适用于图像处理,能够识别图像...
可解释性（Interpretability）：复杂的机器学习模型（如深度学习）往往难以解释其决策过程，这在关键领域（如医疗）中可能导致信任问题。机器学习作为人工智能的核心驱动技术，通过从数据中学习，实现了许多我们日常所见的智能应用。下一部分将深入探讨机器学习的一个重要分支——深度学习，它是当前许多复杂任务背后的关键技术...
深度学习是一种机器学习的技术,也是现在机器学习最常用的一些手段。目前,深度学习在计算机视觉,语音识别,自然语言处理(NLP)等领域取得了使用传统机器学习算法所无法取得的成就。 四、强化学习 强化学习,又称再励学习或者评价学习,也是机器学习的技术之一。...
机器学习(ML):作为AI的子领域,ML专注于让计算机从数据中自动学习并改进其性能,无需进行明确的编程。ML算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种类型。 深度学习(DL):DL是ML的一个子集,通过构建深度神经网络(DNN)来学习数据的复杂表示和特征。DNN包含多个隐含层,能够自动从数据中提取高层次的...
具体来说,人工智能是一个宏观的概念,旨在模拟和实现人类智能;机器学习则是通过算法和数据使计算机具备学习和改进能力;深度学习则是机器学习的一种高级形式,通过深度神经网络模型来处理复杂的非线性问题。这三者之间既有区别又有联系,共同推动了人工...
人工智能(Artificial Intelligence, AI)领域经历了从符号主义(Symbolism)到机器学习(Machine Learning)的变革。近年来,深度学习(Deep Learning)和强化学习(Reinforcement Learning)的结合为AI带来了性的突破。这种结合不仅提升了AI系统的表现,还扩展了其应用范围,影响了从图像识别到自然语言处理等多个领域。
机器学习中除了深度学习还有一个非常重要的强化学习 过去十年中,强化学习的大部分应用都在电子游戏方面。最新的强化学习算法在经典和现代游戏中取得了很不错的效果,在有些游戏中还以较大优势击败了人类玩家。未来强化学习在医疗和教育方面有望得到很高的应用。
一、深度学习与强化学习的区别 深度学习：可以理解为一种基于人工神经网络的机器学习方法。它擅长处理大规模、高维、不规则的数据，比如图像、语音、文本等。深度学习的核心在于多层神经网络，通过层次化的非线性映射，可以自动学习表示和抽象知识，以解决各种复杂问题。常见的应用有图像识别、语音识别、自然语言处理等。强...