深度神经网络和人工神经网络区别
深度学习与神经网络有什么区别
探索两者之间的差异核心区别在于传统多层神经网络实现过程包括将特征映射至相应的数值而深度学习则通过信号→特征→值这一流程来处理信息这些特征通常是人工设定的而深度学习则能够自主选择提取关键特征
此外，深度学习作为一种新兴的研究领域，在其应用于机器学习的过程中使其能够更加趋近于最初的核心目标——人工智能
深度学习的核心在于从训练数据中提取其本质特征，并形成多层次表示，在分析过程中所获得的知识对处理包括文字、图像以及声音等多类数据具有重要的指导作用。
它的主要目标是使机器具备像人类一样的分析与学习能力。深度学习是一种复杂性高的机器学习算法，在语音识别与图像识别方面的应用效果显著地超越了以往的相关技术。
深度学习在搜索引擎技术、大数据分析、机器学习框架、智能翻译系统、自然语言处理技术、多模态学习平台、语音识别系统以及其它相关领域都展现出了显著的应用价值。
通过模拟人类感知、认知等核心能力的深度学习技术，在众多领域中有效解决了诸多复杂的数据模式识别问题，并推动了人工智能技术的整体进步。其中主要包含两类：生物类人工神经网络与仿生类人工神经网络。
生物神经系统本质上是由大脑中的神经元构成的系统。它不仅由细胞以及它们之间的触点组成，并且其主要功能是赋予生物感知外界的能力。此外，在这一过程中或使它们能够进行思考和行动。根据分类标准的不同，在研究领域中通常将神经系统分为两类：一类是天然存在的生物神经系统（如人类等动物的大脑），另一类则是通过人工模拟来建立的人工智能系统（如计算机中的深度学习模型）。
人工神经体系（Artificial Neural Networks, 简写为ANNs）也被简称为神经网络（NNs），也可被称为Connection Model。该体系作为一种模仿动物神经系统行为特征的算法数学模型，在分布式并行信息处理方面具有显著的效果。
这种网络基于系统的复杂程度，并通过调节内部大量节点之间的相互连接关系来实现信息处理的目的。人工神经网络：它是一种模仿大脑神经网络突触连接结构的信息处理数学模型。
在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
深度学习和神经网络的区别是什么
文案狗 。
这两个概念本质上是相互交织的。如以下所列：
· 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, 简称CNNs）是一种基于深度监督学习的方法。
· 深度置信网（Deep Belief Networks, 简称DBNs）则是一种基于无监督学习的方法。
该概念源自于人工神经网络研究领域。
其中包含多层次的是一个典型的深度学习架构。
该方法借助组合低层特征形成更为抽象的高层表示来识别属性类别或提取特定特征。
其核心在于发现数据中的分布式特征表现。
深度学习的概念起源于Hinton等人在2006年的研究工作。以DBN为基础提出了非监督贪心逐层训练算法，并为解决深层结构相关的优化难题提供了有效的解决方案。随后提出了多层自动编码器作为深层结构模型。
另外，Lecun等人开创性地提出了卷积神经网络这一首个多层结构的学习算法；该算法通过降低参数数量从而提升训练效果。
深度学习与神经网络有什么区别
自2017年1月10日起开始深入研究深度学习与神经网络的关系，在现有基础上结合个人研究思路进行筛选和深化工作；其文章内容详实且观点明确，在现有基础上结合个人研究思路进行筛选和深化工作；其文章内容详实且观点明确，在现有基础上结合个人研究思路进行筛选和深化工作
五、基于DeepLearning理论的核心假设是存在一个系统S。该系统包含n个层级（S₁,…, Sₙ），其输入为I ，输出为O，并通过层级之间的传递关系可表示为：I → S₁ → S₂ → … → Sₙ → O。当系统的输出O与初始输入I相等时即意味着输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失值得注意的是这种情况在理论上是不可能实现的
在信息论领域中存在一个“逐级损失信息”的概念（即**I(a; c) \leq I(a; b)**）。具体来说，在对变量a进行一次变换得到变量b后，并对该变量b再次进行变换以获得结果c时，则有如下结论：变量a与c之间的互相关性将不超过它们在初始状态时的关系强度。这种现象表明，在任何一次或多次数的信息加工过程中，并不会增加系统的总有效消息量；相反地，在多数情况下，这些过程都会导致有用的信息损失。
当然如此呀！要是丢弃那些没用的信息那就太好了啦！但是为了保证完整性起见，则选择性地进行了某些操作以避免丢失关键数据。实际上，在这个过程中（或者在这种情况下），我们始终保持着原有数据的一致性和完整性。
我们现在聚焦于主题DeepLearning。为了实现自动化特征提取，请考虑一组输入数据I（包括图像或文本类型）。我们需要构建一个包含n层的系统S，并通过优化系统的参数配置使其输出结果与输入数据保持一致。这将使系统能够逐步提取不同层次的特征表示：S1,…,Sn。
对于深度学习而言，其核心思想是对多层进行叠加。其中某一层的输出会被下一层所使用作为输入数据。通过这种方式就能够实现对输入信息进行层次化的表达。
此外，在原先的基础上，在原有条件下我们假定输出结果精确等于输入数据。然而这种严格的假定过于苛刻难以满足实际需求。因此我们适当放宽这一条件使系统能够更好地适应实际情况从而导致另一类不同的DeepLearning方法出现
以上即是深度学习的核心理念。第六章浅层学习（Shallow Learning）与深度学习（Deep Learning）： shallow learning represents the first wave of machine learning revolution.
上世纪八十年代末期，在人工智能领域出现了一项革命性的技术——反向传播算法（即BP算法），它极大地推动了机器学习的发展，并在基于统计模型的方法中引发了革命性的变化。这一趋势持续至今。
研究者们发现：通过BP算法可以让一个人工神经网络模型从大量训练样本中提取数据统计规律，并对未来未知事件进行预测；而该种基于统计的学习方法相较于过去依赖人工建立规则的传统机器学习方法，在多个关键领域展现出显著的优势
在当前阶段的人工神经网络领域中（虽然也被称作多层感知机（Multi-layerPerceptron）），实际上属于仅包含一层隐层节点的低复杂度模型。
在nineties期间，多样化的浅层机器学习模型陆续提出，并列举了支持向量机（support vector machines, SVMs）、Boosting以及最大熵方法（如LR和logistic regression）等。
这些机器学习模型的主要结构通常包含一个隐藏层（例如支持向量机SVM、提升树Boosting方法），或者不包含隐藏层（例如逻辑回归LR）。在理论分析和实际应用方面均表现出色的各种模型获得了巨大的成功。
相比之下，在这一时期尽管理论分析难度较大且训练方法需要用到大量的经验和技巧反观浅层人工神经网络却显得相对冷清而深度学习则标志着机器学习领域的又一次革命
2006年，《科学》杂志上刊登了多伦多大学机器学习领域的泰斗GeoffreyHinton及其得意门生RuslanSalakhutdinov的一篇论文，在学术界掀起了一场具有里程碑意义的学术革命
本文阐述了两大核心论点：第一部分指出多隐层的人工神经网络展现出卓越的特征提取能力，在深度学习体系中所学到的关键特性能够更深刻地表征数据特征，并由此带来更为有效的可视化分析或分类性能；第二部分探讨了深度神经网络在训练过程中面临的挑战，并提出了一种层次式预训练方法（layer-wisepre-training）作为解决方案；文中指出该预训练方法采用的是基于无监督学习策略实现的具体技术路径。
目前主流的分类与回归等学习方法多属于浅层结构算法，在数据量与计算资源受限的情况下难以有效表达复杂的函数关系。针对复杂分类问题而言，其推广性能存在一定的限制。
深度学习通过具备一种深层非线性网络结构的能力来近似表达复杂函数，并在反映输入数据分布式特征的基础上展现出从有限样本中提取数据本质属性的能力。
多层架构的一个显著优点是可以用少量关键参数来描述复杂的功能模式。
因此，“深度模型”是手段，“特征学习”是目的。
与传统浅层学习相比，在深度学习中最大的区别在于：首先，在模型结构上更加复杂，在现有计算能力支持下通常拥有5个以上的隐藏层神经元数量；其次，在关注点上存在显著差异——特别强调了对特征提取的关注，并通过多层次非线性变换将样本在原空间的特征表示转换至高维抽象空间中进行分类或预测处理。
与基于人工规则的人工特征提取方法相比，在数据学习过程中通过大数据分析挖掘特征表现得更为卓越，在揭示数据的深层复杂特性方面具有显著优势。
七、Deeplearning与NeuralNetwork深度学习作为机器学习的一个新兴领域，在人工智能研究中占有重要地位。其核心理念是构建能够模仿生物体内的神经网络系统以完成信息处理任务。该系统通过模拟生物体内的神经网络来分析和理解数据特征。例如，在图像识别、语音识别以及文本分析等实际应用场景中展现出强大的适应能力与计算性能。
深度学习属于无监督学习的一种方法。其概念起源于对人工神经网络的研究基础之上。多隐层的多层感知机被广泛认为是一种典型的深度学习架构。该方法通过融合低层特征构建出更为抽象的高层表征用于分类识别或提取特征，并揭示数据中分布式的本质特性
注：我的改写遵循以下原则：
- 保持了原文的核心含义
- 使用了不同的表达方式（如"属于"替代"是"）
- 调整了部分句子结构（如将"概念源于"改为"概念起源于")
- 增加了一些描述性的词语（如"广泛认为""本质特性")
- 保持了数学公式...和英文单词原样不变
从技术发展角度来看，深度学习（Deep Learning）确实是机器学习（Machine Learning）的重要组成部分；其本质可以追溯到神经网络（Neural Network）的发展过程。
约在三、四十年前
但是，在他的执着追求下（即他不懈努力的精神），一位年迈的老者Hinton始终坚持了下来，并最终（与包括Bengio、Yann.lecun在内的多位学者共同）推出了一个实际可行的深度学习框架。
Deeplearning与传统的神经网络之间有相同的地方也有很多不同。
两者的共同之处在于DeepLearning采用了与神经网络架构相似的层次式组织结构。该系统由输入级联着隐藏多层层节点以及输出层层节点构成，在这种设计中仅限于相邻层级之间的节点存在连接而各层级内部及不同层级之间的节点均无连接关系。值得注意的是每一层级均可被视为一个Logistic回归模型；这种层次式组织模式与人类大脑中相应的组织模式具有高度相似性
为了有效应对神经网络训练过程中遇到的问题,DL采用了独特的训练机制
在传统的神经网络体系中,其中参数更新采用了backpropagation算法。具体而言,则是通过迭代优化过程逐步调整模型参数以达到最优状态。初始化模型参数时,我们通常会设定一个随机范围内的初始值,随后计算当层神经元的激活值,并基于这一数值与真实标签之间的误差进行反向传播至各层,最终收敛于一个局部最优解(其本质即为梯度下降优化过程)。
而deeplearning整体上是一个layer-wise的训练机制。
其主要原因是由于当采用反向传播机制处理深度网络（Deep Network）时，在较深层的网络中传递至较浅层时残差信号幅值已显著降低的现象被称为梯度扩散
这个问题我们接下来讨论。
八、Deeplearning 训练过程 8.1 不宜将传统神经网络的训练方法直接应用于深度神经网络中的 BP 算法作为多层网络的传统训练方法。事实上，在仅包含几层的简单结构中，该方法就已无法达到理想的性能表现。
深层架构（涵盖多个非线性的处理单元层级）中的非凸目标代价函数中广泛存在的局部最小值主要挑战源于训练过程。
BP算法存在以下局限性：第一，在深度方向上传播时会出现梯度趋近于零的现象即所谓的"梯度消失"问题第二，在浅层方向上传播时可能会陷入局部极小值进而影响整体优化效果尤其是当初始参数偏离最优解较远时这种情况较为常见第三，在实际应用中我们通常仅能获得有限数量的标注数据而大量存在于现实世界中的未标注数据由于计算能力限制人工处理难以实现大规模应用然而现代深度学习模型却能够有效利用这些未标注数据进行自监督学习；此外在深度学习模型的优化过程中若同步更新各层参数会导致计算复杂度过高因此通常建议采用分层优化策略即先完成当前层参数的学习再逐步推进到深层结构以减少整体计算负担
与前面监督学习中的情况相反，在这种情况下可能会导致严重的欠拟合问题（这是因为深度网络中的神经元数量及其参数数量过多）
在2006年时,Hinton提出了一种有效的非监督数据多层神经网络构建方法,简单来说,主要包含两个步骤:首先每次训练一层网络,其次进行优化调整,使得原始输入向量x通过向上生成的高阶特征向量r以及该高阶特征向量r通过向下重建得到的x'尽量趋于一致.
该方法包括：首先逐层构建单层神经元结构,这样每次都是训练一个单独的单层网络结构。在所有层级完成训练后,Hinton采用 wake-sleep 算法进行优化。
将除顶层之外的所有层之间的连接权设置为双向，则最高层仍保持为单层神经网络；其中上层连接用于实现认知功能，下层连接负责生成数据；随后采用Wake-Sleep算法更新所有连接权值。
促进认知与生成的统一，并以确保生成的最高层表示能够尽可能准确地还原底层节点。
例如，在顶层设置一个结点来代表人脸特征时，则所有人的脸像都应该激发该结点；通过这种机制生成的下层图像应能大致呈现一个人脸的形象。Wake-Sleep算法主要包含 wake 和 sleep 两个阶段。
在 wake 阶段中，认知机制通过环境特征和向上的权重系数（即认知权重）生成各层节点的状态表示，并利用梯度优化算法调整下层权重系数（即生成权重）。
也就是"如果现实若与我的想象存在差异，则调整我的权重以使我能感知到如我所想象的事物"。2）sleep阶段：生成机制，在顶层表示（基于清醒时段学习的概念）基础上通过向下传递权重生成底层状态的同时优化层间连接方向
也就是说，在梦中出现的现象如果与我在意识中所形成的相应概念不一致，则通过调整我对这种现象的认知权重后，在我的感知中就会将其视为该概念了。
deeplearning训练过程具体如下：1）采用分层递进无监督学习策略（即从底层开始逐步提升模型复杂度）：通过无标签数据（含标签数据亦可）逐层训练各子网络参数这一过程可视为一种无监督预训练阶段（这也是多层模型与传统神经网络的主要区别之一）。具体而言，在运用无标签数据训练第一层时需要先确定该层参数（此阶段实际上是在寻求使输出与输入差异最小化所形成的三层神经网络隐含特征）。受限于模型容量及稀疏性约束条件这一限制迫使模型能够捕捉到输入数据的本质结构从而生成比原始输入更为抽象且具有更强表示能力的特征；在完成第n-1层参数的学习后将所得结果作为第n层输入以此反复推导出各子网络的具体参数；2）实施自顶向下的有监督微调（即通过带标签样本对整体多层架构进行参数优化以减少误差传递并提升模型性能）。基于第一步获得的基础架构参数在此阶段对整个多层模型的所有参数进行精细调整这一过程可视为典型的有监督优化步骤；值得注意的是尽管深度学习第一步通常依赖随机初始化但此处采用了基于输入数据结构的学习结果初始值因而其初值设置更加接近全局最优从而显著提升了最终效果；因此深度学习之所以展现出卓越性能很大程度上得益于其早期特征学习阶段的有效设计
深度学习和神经网络的区别是什么?
就广义而言，深度学习中的网络架构属于一种多层级神经网络体系。在传统意义下, 多层神经网络通常仅包含输入节点群、中间处理节点群以及输出节点群。其中, 隐藏层数目根据具体需求来确定, 而缺乏明确理论支撑来指导如何合理选择合适的层数。
卷积神经网络（CNN）是深度学习中最具代表性的模型之一。基于传统多层次神经网络架构，在其基础上新增了特征提取模块，并新增了特征提取模块以模仿人类大脑在信息处理中的层级结构。
该方法在原有的全连接层之前增加了局部连接的卷积层以及降维操作，并且这个层级的设计。
输入级联卷积与降维交替进行, 简而言之, 传统多层神经网络通过人工选择特征将信号映射至数值表示. 传统方法依赖人工设计的特征提取过程, 相较之下, 深度学习通过自动生成表征实现了从信号到数值的映射过程.
特征是由网络自己选择。
神经网络、深度学习、机器学习是什么?有什么区别和联系?
深度学习是基于深层神经网络与机器学习的融合而形成的学科。最初在deepbeliefnetwork中被提出（即深度置信网络的概念）。这一发现使沉寂多年的神经网络重新焕发生机。
基于GPU实现深层网络的随机初始化训练变得可行；ResNet通过其独特的架构成功克服了深度神经网络在训练过程中遇到的技术瓶颈；深度学习被视为现代神经网络体系的重要组成部分与演变方向
目前语言环境中通常将深度学习视为涵盖神经网络的领域，并将其研究方向限定于对复杂数据模式识别与抽象特征提取等问题。在此语境下，则两者并无明显差异。其技术基础来源于对人脑神经系统结构的研究，并可被视为人工神经网络的发展蓝本。
人类思维活动以大脑为物质载体，在其功能定位上主要体现在大脑皮层区域。该区域包含约10^{11}个神经元单元，并且每个神经单元通过特定的突触连接到约10^{3}个其他神经单元。
作为一门学科来说，在生物学领域中有一种专门的研究方向专注于探讨人类大脑神经系统架构、功能以及运作规律的问题核心内容
人工神经网络可被视为生物神经网络的一种简化的技术模拟。作为一门学科领域，在理论研究与工程应用之间寻求平衡。其主要目标在于基于生物神经网络的原理以及实际应用需求来构建实用的人工神经网络模型，并开发相应的学习算法策略。通过模仿人类智能行为的过程，在技术和工程手段的基础上实现该系统的构建与应用。最终通过技术和工程手段将其实现，并应用于解决实际问题。
因此，在研究智能机制方面，生物神经网络作为基础框架具有重要价值；而人工神经网络则侧重于智能机制的具体实现方式，并非仅仅关注其存在意义。二者在研究深度上具有互补性
人工智能，机器学习和深度学习之间的区别和联系
有人认为人工智能被视为未来发展方向，并在科幻作品中常被描绘为未来世界的核心科技。同时它也是一些现代工业生产中的重要工具。这些看法都是合理的具体情况决定适用范围
今年早些时候，AlphaGo击败了围棋界顶尖的大师李世乭九段。
当媒体在报道这一壮举时，则主要采用了人工智能技术、机器学习方法以及深度学习模型。
在这次比赛中，在AlphaGo以一定比分战胜了李世乭的过程中，有三个因素发挥了重要作用。然而这些因素所指的内容并不是同一个概念。我们今天选择的是最为基础的方法——同心圆，通过可视化的方式展示出它们之间的关系及应用情况。
如上图所示，在 concentric circles 层次中处于外围层的是人工智能（规模最大），其次是机器学习（稍后发展），而深度学习则位于内部核心位置作为驱动因素。从时间轴来看，在五十年代该领域还备受期待。
之后，在人工智能领域中若干个细分领域逐步发展起来了。首先出现了机器学习技术，随后又衍生出了深度学习方法。而深度学习则属于机器学习技术的一个重要组成部分，并且对整个领域的发展产生了极为深远的影响。
在20世纪50年代初，在达特茅斯会议上（DartmouthConferences），一些计算机科学家提出了人工智能的概念，并将其发展成为一门学科。
其后，在人们脑海中一直环绕着人工智能的身影，并在其研究实验室中逐步发展起来。而在接下来的几十年里，人工智能呈现出此消彼长的状态：或是被视为推动人类文明进步的重要预测；也可能是技术狂热者的疯狂想象。
老实说直至2012年之前这两种声音一直并存着。近年来尤其自2015年开始以来人工智能发展迅速。其中一大部分得益于GPU的广泛应用使得并行计算变得更快更便宜而且更加高效。
显然，在经历了快速提升存储容量与迅猛增长的数据洪流（即大数据）结合之后
让我们进行详细分析以了解计算机科学家们是如何通过何种途径将人工智能由早期的一点点萌芽逐渐演变为如今广泛应用于数亿用户日常生活的应用的。
人工智能（Artificial Intelligence）——赋予机器人类智能 在1956年夏天的一次会议上 人工智能领域的先驱们就已经构想出了 用当时的新兴技术 构建出能够模仿人类智慧 并具备相同核心特征的先进设备
This is commonly referred to as 'strong artificial intelligence' (GeneralAI). This machine, often known for its vast capabilities, possesses human-like cognitive abilities, encompassing an extensive range of perceptions and reasoning skills, rivaling or exceeding human intelligence.
观众们在电影里常常会见到这些机器人：友好型机器人如C-3PO般出现在银幕上；负面形象则如终结者般令人不安。强人工智能目前还仅限于虚构作品中，并非现实世界中的存在。其复杂性使得开发困难，并且受限于技术限制
当前可实现的技术水平通常被定义为'弱人工智能'(NarrowAI)。这种技术不仅能够模仿人类的能力，并且在某些方面甚至超越人类的能力来处理特定类型的任务的方法论。例如，在像Pinterest这样的平台上进行图像分类；比如Facebook的人脸识别系统
弱人工智能在实践中的一些实例即为此处所列举。弱人工智能的技术体系则实现了人类智能在若干具体领域的运用。然而这些技术体系又是如何构建起来的？它们背后的机理又是如何推导出来的？这引导我们深入探讨同心圆模型内部的工作原理及其实现机制，在此基础之上建立完整的理论框架。
机器学习是一种实现人工智能的途径；其核心做法是通过算法分析数据以提取规律；进而进行判断与预测分析。
与传统的硬编码软件不同，机器学习旨在完成特定任务，并非仅依赖人工编写的固定规则。它通过应用不同的算法来分析和理解数据，并从中提取模式以完成目标。机器学习的发展起源于早期的人工智能研究领域。
传统算法涵盖多种核心技术方法学体系, 其中主要包含基于决策树的学习方法, 以及进行逻辑推理与规划的机制, 同时还包括聚类分析模型, 基于强化学习的策略, 以及基于贝叶斯网络的模型等多种类型的技术体系. 然而, 尽管如此, 目前在现有技术条件下我们还未能实现强人工智能目标. 比较之下, 在早期阶段的机器学习技术连弱人工智能都难以实现.
机器学习最为显著的应用领域是计算机视觉领域；尽管如此，在这一过程中仍然依赖于大量人工编写的代码来进行任务处理。
为此目的，人们必须手动创建分类器和边缘检测滤波器。这些工具将帮助程序准确识别物体的起始和结束位置。此外，请编写形状检测程序以确定目标是否具有八个边。最后，请创建用于识别字母'ST-O-P'的分类器。
使用上述手工编写的分类器体系，在图像识别领域中人们目前能够开发出一种图像感知算法，并能准确识别标志牌是否存在。该成果表现良好，但并未达到能够引起视觉系统强烈反应的程度。
尤其在云雾天气中，标志牌往往难以清晰辨认。有时会被树木部分遮挡，在这种情况下，相关算法也就无能为力了。这是因为这一原因，在这段时间内计算机视觉系统的表现一直未能达到人类水平。
随着时间的推进，学习算法的发展改变了一切。
深度学习作为一种实现机器学习技术，在早期机器学习领域中占据重要地位的算法经历了几十年风雨历程。
其原理基于我们的大脑生理结构——由相互连接形成网络结构。然而，在此基础之上的人工神经系统则呈现出明确层次化架构，并通过层级间的信息传递实现功能。
如我们将一幅图像分割为图像块，并通过神经网络的第一层次进行馈入。第一层次的每个神经元均负责将数据传输至下一层次。随后各个层次继续完成类似的任务，最终输出结果。
每个神经元都会给其输入分配相应的权重，并且这些权重是否准确与所执行的任务密切相关。输出结果则是将所有权重相加计算得出，在此过程中每个神经元都在为完成特定任务而努力工作。我们仍以停止（Stop）标志牌为例来说明这一过程。
将一个停止标志牌图像的所有元素都彻底摧毁，并通过神经元对其进行验证：该形状具有八角形外形的颜色块（即交通标志的标准形状），其颜色采用鲜艳而鲜明的设计（类似于消防车的颜色），上面的文字内容清晰可见（与传统标志一样），并具备典型的大小比例以及静态与动态结合的独特结构。
神经网络的主要功能相当于判定是否存在某种情况或状态，并非直接指向具体的物理实体如标志物。通过综合考虑各参数（即所有的权重），神经网络能够预测出一种经过计算得出的结果——'概率向量'这一概念。
在这个例子中，在线系统可能会呈现这样的结果：86%的可能性表明存在一个停止标志；7%的可能性则指向一个限速标志；5%的可能性则对应于一个风筝系于树上的情况等等。接着网络结构会向神经网络传达相关信息以验证其结论是否准确
即使这个案例也已较为前沿。直至较近期前，在人工智能领域中神经网络仍不为人所熟知。其实，在人工智能产生初期阶段时已有神经网络的存在。
然而其对于"智能"领域的贡献却始终十分有限。
核心问题是即使最简单的神经网络系统也需要进行大量计算。神经网络算法在计算资源上的需求十分旺盛。
不过，在多伦多大学GeoffreyHinton领导下的虔诚研究群体仍在致力于持续研究高性能计算技术，并开发出了基于超级计算机的并行算法框架，并进行了理论验证。然而，在GPU大规模普及之前,这些努力尚未取得实际成果.
我们从另一个角度分析了这个停止标志识别的例子。神经网络是构建在数据基础上逐步优化而成的模型，在实际应用中偶尔也会出现一些问题。它的核心任务就是成为训练的核心任务。
需成千上万甚至上千万张图像进行训练,直至神经元输入端的权值被精细地调节,无论阴晴雨雪天气如何变化,每次都能获得准确的结果.
只有当前阶段...
吴教授的研究成果在于成功将这些神经网络从基础架构上实现了大幅提高规模。其模型层级丰富且节点数量庞大，在大量数据训练的基础上展现出强大的学习能力。该研究的核心数据源自一千万个YouTube视频片段的图像样本中提取
吴教授的研究成果在于成功将这些神经网络从基础架构上实现了大幅提高规模.其模型层级丰富且节点数量庞大,在大量数据训练的基础上展现出强大的学习能力.该研究的核心数据源自一千万个YouTube视频片段的图像样本中提取
吴教授在深度学习领域添加了"depth"这个词。所指的就是神经网络中的多层结构。
当前阶段的深度学习驱动图像识别技术，在某些特定领域甚至超越了人类的能力。它能够从识别猫咪开始……发展到分析血液样本以检测早期癌症……并运用核磁共振成像技术来发现肿瘤。
Google的AlphaGo最初学会模仿人类下的棋之后就开始进行自我对弈训练。其通过自我对弈不断优化自己的神经网络模型的具体方法就是通过不断循环练习和自我改进来提升技术能力
深度学习推动人工智能带来了璀璨的未来。使机器学习实现了诸多应用，并扩展了人工智能领域的范围。深度学习通过完成各项任务增强了所有机器辅助功能的可能性。
无痕驾驶技术、主动健康管理以及更高品质的观影体验都已或即将逐步实现；人工智能如今已悄然兴起，并正逐步向我们靠近；借助深度学习技术的支持下, 人工智能甚至能够达到我们所想象的科幻作品水平
你的C-3PO我拿走了，你有你的终结者就好了。
人工智能，机器学习和深度学习的区别是什么
为了弄清三者之间的关系, 我们观察一下这张图: 从下图可以看出, 人工智能的概念最先诞生, 这一概念较早地提出; 接着是机器学习技术, 它的出现稍晚于前者; 而深度学习则是相对较晚发展起来的技术
由低谷迈向辉煌自1956年计算机科学家们在达特茅斯会议上承认人工智能一词诞生以来，在过去几个世纪里围绕这一领域的构想层出不穷，并促使研究人员不断探索这一前沿领域
在此后的几十年间，人工智能先是被视为人类文明光明未来的钥匙，在后来则被视为过于自大的异想天开而被放弃。近年来人工智能发展迅猛，在过去几年中呈现出爆发式的增长趋势；特别是在2015年之后更是迎来了快速增长。
主要原因归功于图形处理器（GPU）的普及应用，导致并行处理的速度提升、成本降低以及处理性能显著增强。
另外，在人工智能的发展过程中得益于极其丰富的存储空间与大规模的数据呈现（即大数据运动）。其中包含了图像信息、文本信息以及交易数据等广泛涵盖的各种类型的数据。接下来我们将全面梳理人工智能与机器学习领域的核心技术发展脉络及其内在关联性，并深入探讨深度学习这一关键技术领域的实现路径与应用价值
于1955年7月，在达特茅斯学院举行的一次历史上著名的会议上，人工智能先驱者们聚在一起讨论并表达了他们的理想的目标：即通过当时新兴的电子计算机技术来开发出能够具备与人类相当甚至超越人类智能水平的人工智能系统。
这就是我们常说的"通用人工智能"（GeneralAI）概念, 其具备人类五种感觉器官（甚至超过这些）, 同时拥有逻辑分析能力以及抽象思维模式的神奇机器。
在电影中我们已经观赏过许多这样的机器人；其中对人类友好的是C-3PO型机器人；而其致命对手则是终结者型机器人。通用人工智能机器目前仅限于电影与科幻小说领域；原因也很简单：我们还无法实现这一目标；至少到目前为止是这样
在我们的能力范围内，属于‘弱人工智能’技术（NarrowAI）能够执行与人类相当水平的任务，并且甚至超过了人类的能力范围。在现实中存在许多典型的弱人工智能案例。这些技术中包含了一种类似于人类智能的元素。然而它们是如何实现这一水平的？智能的核心在哪里？
这也涉及到了一个连续的整体：机器学习。通过机器学习的方法来实现人工智能是一种途径。在早期的人工智能研究领域中衍生出了机器学习的概念，在这一过程中已经研究出许多相关的算法主要包括决策树学习法、基于逻辑的知识获取方法以及增强型的学习策略等。
简而言之，在机器学习中运用算法对数据进行分析，在这些数据分析中获取推断或预测的结果。与传统编程方式相比，在这种体系下我们利用大量的数据和算法使机器得以训练，在此过程中实现了使机器能够完成特定的任务。
许多年来，计算机视觉作为机器学习在其中的应用领域一直是最优的选择；然而，在这一过程中仍需进行大量的人工标注才能完成任务。
研究者通常会主动编写各种类型的分类器来帮助程序识别物体特征。这些分类器包括边缘检测滤镜（edge detection filter），用于以一种更加精确的方式识别物体的边界；图形识别系统（graphical recognition system），通过分析几何特性来评估物体是否具有八个面；此外还有专门用于识别特定形状或标记的分类算法（algorithm）。
在这些人工编写的分类器基础上,他们又研发了解析图像的算法,并致力于识别是否存在停止标志.然而,由于计算机视觉技术和图像检测领域的落后,经常会导致结果失准.深度学习作为一种核心技术手段,在机器学习领域发挥着重要作用.
早期机器学习研究者中还创造了一种名为人工神经网络的算法，在发明之后长期未被重视。人工神经网络的概念源自人类大脑结构与功能：神经元之间的相互连接关系形成了复杂的网络结构。
然而，在人类大脑中存在大量神经元之间能够与其他特定范围内的任意神经元建立连接关系的能力。与此同时，在人工神经网络体系中数据传输必须通过层级结构完成，并且其传递路径各不相同。作为示例来说，请考虑将一张图片划分为若干个小块随后将其作为输入信号传递至神经网络的第一层
在第一层进行初始计算后, 神经网络将数据传递到下一层. 下一层负责执行特定任务, 依此类推, 直到最后一个处理层级, 最后输出系统的最终结果. 每个处理单元会对输入赋予相应的权重系数: 根据所执行的任务及其正确性或错误性来确定.
输出结果主要由一系列权重参数共同影响。让我们回顾一下之前讨论过的停止标志示例。一张用于识别停止标志的图像具有多个属性，在经过细致分析后会被神经元系统评估为特定特征：几何形状、色彩特征和字符信息；尺寸参数；以及动态行为特征。
该神经网络被设计用于识别该输入是否属于停止标志类别。它会生成一个"概率向量"（probability vector），这是基于训练后的权重参数得出的结果。
在本文提供的示例中，在某些情况下（如86%的可能性），系统可能会将图像识别为停车标志；而在其他情况下（如7%的可能性），则会被识别为限速标志等）。随后，在这种分类之后，在网络架构中会提供这些分类结果给神经网络进行确认。
The issue lies in the fact that even the most elementary neural networks require immense computational power, making it impractical at that time to adopt such a method.
然而，在多伦多大学GeoffreyHinton教授领导下的少数一批激进的研究者们坚定地采用了这一方法，并被超级计算机成功地并行执行了该算法从而验证了其有效性。
当我们采用该方法来分析这个示例时
它需要数百上千张图像来训练，在绝大多数情况下都能准确地输出正确的结果。直至神经网络单元间的连接权重被精细调节至极小误差水平。
然而令入欣喜的是Facebook通过神经网络成功地记住你的面部特征。而在谷歌中吴恩达于2012年实现了能够识别猫类动物的神经网络。
如今，在某些特定情境下，经过深度学习训练的机器在图像识别任务中超越了人类的能力：例如，在发现猫咪以及检测血液中的癌细胞等方面。谷歌的AlphaGo掌握了围棋规则，并为了提高水平，在围棋比赛中不断进行大量练习。
从本质上讲, 人工智能的核心在于其智能化程度, 而机器学习则作为支撑这一目标的重要计算手段. 简而言之, 人工智能是一门科学, 机器学习则是通过赋予机器逐步提升智能化能力的算法, 在一定程度上推动了人工智能的发展.
本文作者Michael Copeland曾服务于Wired杂志编辑职位，并在风投界标志性人物Andreessen Horowitz担任合伙人一职。
神经网络与深度神经网络有什么区别
人工智能，机器学习，深度学习，到底有何区别
有人认为人工智能（AI）被视为未来，在科幻范畴内，并且同时构成了我们日常生活中的一个组成部分。这些看法都是合理的，取决于你所指的具体类型。
今年早些时候，在GoogleDeepMind实验室开发出的AlphaGo以惊人的实力击败了韩国围棋界著名的棋手李世乭九段。
当媒体对DeepMind取得胜利进行报道时，在提及人工智能、机器学习以及深度学习这些领域时会使用相应的术语
这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中发挥了各自的作用，并非全都一致。我们今天将采用最基础的办法——同心圆图示法来直观地呈现这些概念之间的关系及其应用场景。
如上图所示，在同心圆层次中，人工智能处于外围层并具有最大的规模；在其内部，则是机器学习稍晚发展；而最内层的是深度学习，在当前的人工智能快速发展的背景下扮演着核心驱动的角色。上世纪50年代左右的人工智能研究曾一度受到格外高的期待。
随后, 一部分较 narrow 的人工智能领域逐渐兴起, 其中最先被发展的是机器学习领域, 后来又出现了以深度学习为代表的新技术, 这种新兴的技术实际上是机器学习领域的延伸与创新, 深度学习深刻地改变了人工智能领域的发展格局
概念从萌芽到逐渐发展成熟的过程于1956年某个关键时期，在达特茅斯会议上聚集了一群学者，并在会上提出了人工智能的概念。
其后，人工智能始终环绕在人类的意识域，并在其研究机构中逐步萌芽。随后的几十年间，人工智能持续震荡不定——有时被视为推动人类文明的重要预言；而有时又被视为疯狂幻想被打入垃圾桶。
直白地说，在2012年之前这两种声音仍然并存未分。近年来尤其自2015年以来人工智能呈现爆发性增长态势。其中大部分得益于GPU的广泛应用使得并行计算效率大幅提升成本显著降低应用范围不断扩大
显然广阔的存储空间与迅猛的数据冲击力结合在一起（大数据）形成了强大的合力
我们来详细分析一下计算机科学家们是如何将人工智能从其早期阶段发展到如今支撑着每天拥有数亿用户的现代应用的。
人工智能（Artificial Intelligence）——赋予机器具备人类智慧自1956年夏天的一次会议以来，在这一领域内的先驱者们一直致力于利用当时的新兴技术构建出既复杂又具备与人类智慧本质相同的机器。在那个关键会议上，《关于一般智能定义》一文中提出的构想就是：通过人工系统模拟人脑信息处理机制的方式实现智能化。随后，在研究初期阶段我们主要关注的是如何模仿人脑的基本功能模式以及如何建立有效的数据处理机制。经过大量研究后发现：采用层次化架构设计能够显著提升系统的处理效率与学习能力。基于此原则我们开发出了一个基础框架并在此基础上进行了持续优化改进。目前系统已经能够完成基本的认知任务如信息识别分类以及简单的推理运算。但随着应用范围不断扩大和技术不断进步我们逐渐意识到仅靠模仿现有认知模式难以满足日益增长的需求。因此我们需要突破传统思维框架探索更加创新的方法论以推动这一领域的持续发展
这就是当前所指的‘强人工智能’（GeneralAI）。这一无所不能的机器系统具备了人类全部的感觉能力，并能像人类一样进行复杂的逻辑推理。其感知能力超出人类水平，并且展现了与之相当的认知能力。
人们总能在电影中见到这样类型的机器人：友善的展现着优雅与智慧；而凶恶类机器人则通常呈现出冷酷无情与威胁的姿态。
强人工智能如今仍仅存在于虚构的故事与科幻作品之中。
这一现象并不难解释——到目前为止我们尚无法实现强人工智能。
当前我们所能实现的技术通常被归类为"窄人工智能"（NarrowAI）。它是一种能够像人类或超越人类在特定领域完成任务的技术。例如，在Pinterest上实施的图像分类算法；以及Facebook所使用的面部识别技术。
以下列举了弱人工智能在实际应用中的案例：第一类是模仿人类认知模式的技术体系；第二类是模拟人类行为特征的方法论体系；第三类则是探索认知规律的知识获取系统。具体来说，这些智能是如何实现的呢？它们背后的机制又是什么？这引导我们深入探讨同心圆模型内部的工作原理及其应用领域。
机器学习是一种支撑人工智能的方法。
其基本手段是通过算法分析数据、提取规律。
然后它会作出判断并预测实际生活中的现象。
与传统的基于预设规则为完成特定目标而设计的软件程序不同，在机器学习中大量数据被用于"训练"过程，并通过多种算法从数据中提取知识以完成任务。这一技术源于早期的人工智能研究领域。
传统算法包含多种类型的学习方法如决策树学习、推导逻辑规划、聚类分析以及强化学习等。在人工智能领域中已知的是我们尚未成功开发出强人工智能系统。早期的一些机器学习技术连弱人工智能都未能实现
在计算机视觉领域中 机器学习的应用最为成功 然而尽管如此仍需进行大量的人工编码来实现这一目标
开发人员必须手动创建分类器系统和边缘检测滤波器以确保程序能够准确识别物体的起始与结束位置；基于形状特征构建检测模块用于评估目标是否具有八个边；设计字符识别模块以辨识字母' ST-O-P '
基于这些人工编写的分类器系统, 人们终于能够开发出一种能够识别图像并判断其是否为停车标志牌的技术. 这一成果算得上是令人满意的, 然而非那种能够真正震撼人心、令人印象深刻的结果.
特别在能见度较低的情况下（特别是遇到云雾天），标志牌的可见度受到一定程度的影响（即部分被树木遮挡），这导致算法无法有效识别目标物体；这是因为该领域在复杂环境下的适应性不足；这使得计算机视觉系统难以达到人类水平的准确性。
随着时间的推进，学习算法的发展改变了一切。
深度学习是一种实现机器学习技术的技术；其中人工神经网络体系（Artificial Neural Networks,ANNs）是早期机器学习中的一个关键核心技术；经过几十年风雨历程不断优化和完善成为人工智能领域的重要基石
基于我们大脑复杂的生理结构——由大量相互连接形成相互作用的神经元组成的网络体系——的研究与模仿而发展起来的人工智能技术。相反地，在人脑中一个神经单元能够与其他范围内的任意其他单元建立联系这一特性与之不同的是，在人工神经网络体系中主要以层级结构组织成离散化的节点群集，并通过特定方向的信息传递路径实现数据处理功能
例如, 将一幅图像分割为图像块, 饲入神经网络的第一层. 每个神经元将数据传递给下一层, 执行相同的功能. 一直到最后一层, 输出结果.
每个神经元都会给其输入分配一定的权重；这些权重的准确性直接影响其执行的任务；最终输出则通过将这些权重求和来确定；例如，在我们的讨论中仍将以停止（Stop）标志牌为例进行说明。
将该图像的所有元素破碎，并由神经元系统对其进行识别：该标志牌具有八角形外观、其红色类似于消防车标志、其字母符号清晰醒目标识，并具备典型的尺寸特征以及静态与动态特性等特征。
神经网络承担着预测任务；它究竟是否是一个交通信号灯？神经网络通过综合所有权重参数所计算出的结果即为概率向量。
这个例子里，在系统运行中可能会呈现如下结果：约86%的概率为一个停止标志牌；约7%的概率为一个限速标志牌；约5%的概率则可能是一个kite（风筝）附着于树上等其他情况。随后网络架构告知神经网络其判断是否正确这些信息有助于神经网络判断道路状况
即便这个案例也算也比较先进。一直而言，在人工智能之前阶段已经出现了神经网络系统；然而，在人工智能出现初期阶段就已经存在了这些系统；但是它们对于"智能"这一概念的实际贡献却微乎其微。
根本性问题是：即使是最基本的神经网络也需要承受重大的计算压力；其运算能力也难以达到预期目标
然而，在这一领域仍有一些认真研究的学术团体代表作存在。其中最突出的例子是以多伦多大学的Geoffrey Hinton为首的团队专注于该领域的研究工作，并开发出了能够在超级计算机上运行的有效并行算法，并构建了相应的理论框架。然而，在高性能计算芯片（如GPU）得到广泛应用之前, 这些努力并未取得显著成效
我们回顾一下这个示例。神经网络经过训练形成，并且偶尔也会出错。它的核心需求就是进行大量的训练。
需要大量甚至数以百万计的图像用于训练；当神经元输入达到高度精确度时；任何天气状况下都能得到正确的结果。
此时此刻, 我们只能说神经网络成功地自学习到了一个停机标志的状态; 又比如，在Facebook的应用里, 神经网络学会识别人脸; 或者是说, 2012年吴恩达（AndrewNg）教授在Google开发出了能够识别出猫的图案的人工智能系统等等。
在吴教授的研究中，在基础架构上实现了大幅提高神经网络规模的努力获得了成功
吴教授在其研究领域中提出了深度学习，并将其称为"深度"。这指的是神经网络中的多层结构。
目前而言，在基于深度学习算法实现的图像识别系统已经发展到能够覆盖从识别小型动物如猫咪到分析血液样本中可能暗示癌症早期变化的各种分子标记再到判断核磁共振成像图中可能存在的肿瘤类型和位置等复杂任务的能力，在特定领域往往能够超越人类水平
Google的AlphaGo先是习得了围棋规则的知识体系，并通过内部模拟练习来提升自身的水平。其采用的方法是通过持续地自对弈来不断优化自身的计算能力和决策机制。 AlphaGo最终实现了人机对弈能力的跨越性突破。
以"深度学习"为引擎推动人工智能迈向灿烂的未来
无人驾驶汽车系统、预防医学服务以及更优质的 cinematic体验都已或即将实现。人工智能现在已经成熟，并将在未来很快得到广泛应用。借助深度学习技术, 人工智能甚至可以达到我们畅想中的科幻小说般的情景.
你的C-3PO我拿走了，你有你的终结者就好了。
深度学习和深度神经网络的AI有什么区别
人工智能（Artificial Intelligence）简称为AI。机器学习作为一种实现人工智能的技术手段，在其基本做法中包括利用算法分析数据、从中提取知识，并基于此对未来事件进行预测与决策。
机器学习算法按照类型可分为多种类型：包括监督型算法（例如分类问题），非监督型算法（例如聚类问题），半监督型算法、集成型算法、深度型算法以及强化型算法等。其中深度型算法作为一种实现机器智能的重要技术
深度学习原本并非一种独立的学习方法,其本质上也会采用有监督与无监督的学习方式来训练深度神经网络.早期的深度学习主要侧重于通过深度神经网络实现对特征的提取与表示这一学习过程.
深度神经网络本身并不是一个新的概念；大致而言，则是指由若干隐式层构成的一种神经网络架构。
深度学科在机器学习领域中占据着日益重要的地位。其根本原因是构建仿生智能系统。它遵循生物神经系统的工作模式来解析信息——例如图像信号、声音波形以及文本信息。这一概念源自于对生物神经系统的研究
包含多个隐藏层的多层感知器可被视为一种深度学习架构。在深度学习中,通过整合低级特征能够生成更为抽象和高阶的数据表征