Deep Learning and Artificial Neural NetworksArtificial neural networks is an important tool used in artificial intelligence and machine learning or deep learning. An example of their applications is to image recognition.doi:10.1007/978-981-10-5550-8_13Woon Siong Gan...
深度学习(Deep Learning, DL),由Hinton等人于2006年提出,是机器学习(MachineLearning, ML)的一个新领域。 深度学习被引入机器学习使其更接近于最初的目标---人工智能(AI,Artificial Intelligence)。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮...
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 机器学习(MachineLearning,ML)是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。 深度学习(DeepLearning,DL)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...
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 机器学习(MachineLearning,ML)是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。 深度学习(DeepLearning,DL)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...
尝试去探究Artificial Intelligent究竟在学什么。蹚入Deep Learning的人越来越多了,直接上手写Image Classification、Speech Recognition甚至搭一个完整的Machine Translation System也不再是一个难事了,但也因为嵌套的非线性结构使得Neural Network框架更像是一个黑盒子,我们该如何解释究竟是什么因素使得有这样的预测结果。
本系列更多文章传送门:第二篇[Deep Learning] 卷积神经网络 CNNs;第三篇[Deep Learning] 集成学习Ensemble Learning&迁移学习Transfer Learning;第四篇 [ [Deep Learning] 递归神经网络RNN ](https://www.jianshu.com/p/5c22b41e9f07)。 本文对人工神经网络(Artificial Neural Networks)的基础内容进行介绍,主要内...
Will neural networks and deep learning soon lead to artificial intelligence?或者说,深度学习是否可以帮助解决通用人工智能的问题?这是一个很难回答的问题,作者在这里引用了一个定理来回答这个问题,即Conway's Law: “设计一个系统的组织,会不可避免地设计一套与自身交流结构相似的系统” ...
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。
Deep Learning(深度学习)学习笔记整理 一、概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识。是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,...