人工智能（AI）一词没有严格的定义。广义上说，人工智能指的是旨在模仿人类智能的计算机系统，其目标是执行人类可以完成的任何任务（图1）。人工智能通常被认为是计算机科学的一个子领域，但它与其他几个研究领域密切相关，包括数据科学和机器学习，以及统计学。人工智能在科学领域的大部分前景来自于它在大型数据集中发现（或“学习”）结构的能力，以及使用这种结构来做出预测甚至执行任务的能力。这种人工智能系统的优势可以补充人类的优势。例如，人工智能系统能够在非常高维的数据中看到模式，因此可以作为一个强大的工具来帮助而不是取代人类研究人员。几乎所有的现代人工智能系统都依赖于人工神经网络（ANN）的变化，这是受到神经系统组织的启发。
作者 Adam Temper 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 对所有事情都有一定了比拥有一项专业技能更实用。对于进入新兴市场领域的人来说尤其如此，特别是科技领域。
---- 新智元报道 编辑：David Joey 【新智元导读】人的大脑和自监督学习模型的相似度有多高？ 我们都知道，人类的大脑90%都是自监督学习的，生物会不断对下一步发生的事情做出预测。 自监督学习，就是不需要外部干预也能做出决策。 只有少数情况我们会接受外部反馈，比如老师说：「你搞错了」。 而现在有学者发现，大型语言模型的自监督学习机制，像极了我们的大脑。 知名科普媒体Quanta Magazine近日报道，越来越多的研究发现，自监督学习模型，尤其是大型语言模型的自学方式，与我们的大脑的学习
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】人的大脑和自监督学习模型的相似度有多高？ 我们都知道，人类的大脑90%都是自监督学习的，生物会不断对下一步发生的事情做出预测。 自监督学习，就是不需要外部干预也能做出决策。 只有少数情况我们会接受外部反馈，比如老师说：「你搞错了」。 而现在有学者发现，大型语言模型的自监督学习机制，像极了我们的大脑。 知名科普媒体Quanta Magazine近日报道，越来越多的研究发现，自监督学习模型，尤其是大型语言模型的自学方式，与我们的大脑的
机器人、语音识别、人脸识别、自动驾驶……随着科技的发展，我们的身边正被人工智能所包围。与此同时，关于“机器人是否会有意识”的话题也渐渐受到人们的关注，一部分人认为未来的机器人将会拥有自我意识，还有一部分人则认为这是一个难以完成的任务。 说到“意识”的问题，人类之所以有意识，关键还是在于“生物大脑”存在。以此作比，机器人要想有意识，就得先有一个“大脑”，也就是所谓的“人工神经网络”。 什么是人工神经网络？ 人工神经网络，常常简称为神经网络，是以计算机网络系统模拟生物神经系统的智能计算系统，是对人脑或自然神经网
本篇是人工智能专辑文章的第二篇，为大家归类总结人工智能的三类工作方式、九大算法及五大应用系统。
近日，哥德堡大学物理系 Bernhard Mehlig 教授在 arXiv 上发布了他的一本「新书」《Artifical Neural Networks》。这本书正是他根据在哥德堡大学物理系 2018 秋季学期教学（FFR315）过程中的笔记整理而成。在这门课程中，他结合物理学（特别是统计物理学）的知识详细讲述了机器学习中神经网络在物理学中的各种应用，包括深度学习、卷积网络、强化学习，以及其他各种有监督和无监督机器学习算法。
尽管近年来人工智能取得了许多进步，但人工神经网络仍远未接近人类的智能。ANN可以在国际象棋和围棋等游戏中打败人类对手，但在大多数维度上——语言、推理和常识——它们甚至没有达到四岁儿童的认知能力。
选自Nature 机器之心编译 参与：蒋思源、刘晓坤 近日，Nature 发表了一个研究团队开发的一种能自主学习的人工突触，它能提高人工神经网络的学习速度。该研究表明记忆就是神经元间相连接突触的强度分布所表示，而学习可以通过突触的重新配置（即可塑性）而实现。这种能自主学习的人工突触有助于无监督学习的进一步发展。机器之心对该研究进行了简要介绍，详细的研究论文请查看 Nature 上的论文。 模拟大脑 人工智能的发展和进步很大程度上归咎于人类大脑模拟技术的支持。在信息技术领域中，这样的 AI 系统被称作神经网络
【新智元导读】本文为爱思唯尔收费报告。西班牙格拉纳达大学研究人员系统梳理神经网络历史，从模型、模拟器到实现几方面阐释神经网络发展，展示了随时间推移，神经网络如何催生了计算神经学、神经工程学、计算智能和机器学习等学科。论文还探讨了与脑科学相关的信息处理研究，介绍了欧洲人类大脑计划、美国脑计划等各国神经网络相关重大科研项目，是对神经网络和计算神经科学的发展进行系统和全局理解的好资料。 神经网络：早期研究、当前框架和新的挑战 作者：Alberto Prieto, Beatriz Prieto , Eva Mart
【IT168 资讯】深度学习是机器学习的一个子集，都是人工智能的子集。机器学习与深度学习不完全属于一个拳击淘汰赛中，深度学习是机器学习的一个子集，而它们都是人工智能（AI）的子集。但是，在机器学习和深度学习的定义和用例方面，市场上存在很多混淆，现在让我们来澄清一下混淆。 ·人工智能（AI）是模拟和模仿计算机系统和机器中的智能人类行为的研究。 ·机器学习是AI的一个子领域，它使用算法将AI概念应用到计算系统中。计算机识别并根据数据模式采取行动，随着时间的推移学习提高其准确性，无需明确的编程机器学习背后的分析，
大哥你好，我是来学「人工智能」的。但是，啥是「深度学习」？啥是「机器学习」？「深度学习」和「机器学习」有啥关系？我究竟该学「深度学习」还是「机器学习」？
来源： ScienceAI本文约3800字，建议阅读5分钟本文介绍了自学成才的人工智能显示出与大脑工作的相似之处。 十年来，许多最令人印象深刻的人工智能系统都是使用大量标记数据进行教学的。例如，可以将图像标记为「虎斑猫」或「虎猫」，以「训练」人工神经网络以正确区分虎斑和虎。该战略既取得了惊人的成功，又严重不足。 这种「监督」训练需要人工费力地标记数据，而神经网络通常会走捷径，学习将标签与最少、有时甚至是肤浅的信息联系起来。例如，神经网络可能会使用草的存在来识别牛的照片，因为牛通常是在田野中拍摄的。 「我们
在感知部分的课程中，我们将首先介绍计算机视觉的基本应用领域；再进一步了解机器学习、神经网络和卷积神经网络的基础知识；随后我们将讨论感知模块在无人车中的具体任务；最后了解 Apollo 感知模块的体系结构和传感器融合的相关内容。
人工神经网络和机器学习已经成为大众媒体的热门主题。智能机器这一想法勾起了很多人的想象，而且人们特别喜欢把它和人类放一起比较。特别是有一个关于人工智能的底层机制的基础问题经常出现——这些人工神经网络的工作方式真的和我们大脑中的神经元相似吗？
自组织神经网络SOM是基于无监督学习方法的神经网络的一种重要类型。自组织映射网络理论最早是由芬兰赫尔辛基理工大学Kohen于1981年提出的。此后，伴随着神经网络在20世纪80年代中后期的迅速发展，自组织映射理论及其应用也有了长足的进步。
我们生活在这样一个世界：无论好坏，我们总是被深度学习算法所包围。从社交网络过滤到自动驾驶汽车，再到电影推荐，金融欺诈检测，药物发现……深度学习影响着我们的生活和决策。
根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方法。在机器学习领域，有几种主要的学习方法。将算法按照学习方法分类是一个不错的想法，这样可以让人们
根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方法。爱吧机器人网认为，将算法按照学习方法分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时
本文主要对人工神经网络基础进行了描述，主要包括人工神经网络的概念、发展、特点、结构、模型。
根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 1.监督式学习：
早在1943 年，神经科学家和控制论专家Warren McCulloch 与逻辑学家Walter Pitts就基于数学和阈值逻辑算法创造了一种神经网络计算模型。其中最基本的组成成分是神经元（Neuron）模型，即上述定义中的“简单单元”（Neuron 也可以被称为Unit）。在生物学所定义的神经网络中（如图1所示），每个神经元与其他神经元相连，并且当某个神经元处于兴奋状态时，它就会向其他相连的神经元传输化学物质，这些化学物质会改变与之相连的神经元的电位，当某个神经元的电位超过一个阈值后，此神经元即被激活并开始向其他神经元发送化学物质。Warren McCulloch 和Walter Pitts 将上述生物学中所描述的神经网络抽象为一个简单的线性模型（如图2所示），这就是一直沿用至今的“McCulloch-Pitts 神经元模型”，或简称为“MP 模型”。
学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样
神经网络可以在很多任务上有超越人类的表现，但如果你要求一个 AI 系统吸收新的记忆，它们可能会瞬间忘记之前所学的内容。现在，一项新的研究揭示了神经网络经历睡眠阶段并帮助预防这种健忘症的新方法。
感谢大家的关注，在上一篇文章中发布后很多热心的小伙伴建议我可以改进下分类的方式，一种是根据学习的方式分类，另外一种是根据类似的形式或者功能进行分类，我几天一直在想这的确是一直很好的分类方式，所以在这几天搜集资料进行分类，能够和大家持续进行交流。 抛砖引玉，我希望在阅读完本文以后，你可以结合一些资料，对监督学习中的最受欢迎的机器学习算法，以及他们的彼此之间的关系有一个比较深刻的了解。 1：根据学习方式的分类 监督学习：输入的数据为训练数据，并且每一个数据都会带有标签，比如“广告/非广告”，或者当时的股票的价
作为机器学习最重要的一个分支，深度学习近年来发展迅猛，在国内外都引起了广泛的关注。然而深度学习的火热也不是一时兴起的，而是经历了一段漫长的发展史。接下来我们了解一下深度学习的发展历程。 1. 深度学习的起源阶段 1943年，心里学家麦卡洛克和数学逻辑学家皮兹发表论文《神经活动中内在思想的逻辑演算》，提出了MP模型。MP模型是模仿神经元的结构和工作原理，构成出的一个基于神经网络的数学模型，本质上是一种“模拟人类大脑”的神经元模型。MP模型作为人工神经网络的起源，开创了人工神经网络的新时代，也奠定了神经网络模型
看到下面这只动物，你的大脑会立刻提取出与它相关的信息(栖息地、大小、饮食、寿命等等)。但是，如果你从未见过这种动物，你的大脑则会快速遍历你见过的所有动物，比较它们的尾巴、耳朵、爪子、鼻子、鼻子等特征， 以确定这种奇怪的生物属于哪个物种。
说起人工智能，大家想到的都是各种科幻电影、漫画中各种像人一样有自我意识、能思考复杂问题的机器人。它们除了没有血肉之躯，不容易感情用事，记忆力和计算能力特别出色之外，简直跟我们人类没有什么区别。
机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习
机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学
作者|王萌 转自|IT经理网 (www.ctocio.com) 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会
机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。
来源： IT经理网 链接：www.ctocio.com/hotnews/15919.html 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学
机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按
AI科技评论按：近日，深度学习大牛 Yoshua Bengio 在 Beneficial AI 大会上发表了一篇题为《创造人类水平AI》的演讲，分享了他对于极深网络（Very Deep NN）和 GAN 等前沿技术的一些看法和思考。Yoshua Bengio认为：极深网络在序列数据和高层抽象等领域具有巨大的发展前景；GAN虽然是前沿热点，但非常难以训练，因此开发者需要对其保持清醒的头脑。另外，在演讲的结尾，Yoshua Bengio还分享了他的一个最新研究方向，即利用行动（action）引导表征学习（r
什么是深度学习 深度学习，顾名思义，需要从“深度”和“学习”两方面来谈。 01 深度 深度学习的前身是人工神经网络（artificial neural network，ANN），它的基本特点就是试图模
不知道是否知道......但人工智能存在很多误解。虽然有些人认为这意味着机器人会与人类进行互动，但其他人则认为这是一种超级智能，很快将会占领世界。好吧，这是非常令人沮丧的。不能解释知道AI是什么以及它能做什么的重要性（特别是如果正在考虑建立自己的AI专业知识，或者已经在使用它）。
摘要：机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里我们将为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 【编者按】机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。本文来自IT经理网。 学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机
【编者按】机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。本文来自IT经理网。 以下为原文： 学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结
深度学习是机器学习的一个子领域，涉及被称为人工神经网络的大脑的结构和功能所启发的算法。
ANN（人工神经网络）受生物神经网络的启发。它可以通过观察示例来学习执行任务，我们不需要使用特定于任务的规则对它们进行编程。 ANN可以查看标记为“猫”或“无猫”的图像，并学习识别更多图像本身。
【编者按】在解决视觉、听觉问题方面表现出色的深度学习系统中，分类器和特征模块都是自动学习的，神经网络可解释性问题就成了一个灰色区域，思考这个问题对神经网络效率的保证是有必要的。在这篇博客文章中，机器学习PhD、软件架构师Adnan Masood针对这个问题进行了多方面的反思。 深度学习的成就 在昨天与软件架构师David Lazar关于“how everything old is new again”的讨论中，我们讨论到了关于深度神经网络及其优越效果方面的话题。一个人如果不是与世隔绝5年，那么他一定会发现我
神经生成模型可用于从数据中学习复杂的概率分布，从中采样，并产生概率密度估计。我们提出了一个计算框架，用于开发受大脑中预测处理理论启发的神经生成模型。根据预测处理理论，大脑中的神经元形成一个层次，其中一个层次的神经元形成对来自另一个层次的感觉输入的期望。这些神经元基于它们的期望和观察到的信号之间的差异来更新它们的局部模型。以类似的方式，我们的生成模型中的人工神经元预测邻近神经元将会做什么，并根据预测与现实的匹配程度来调整它们的参数。在这项工作中，我们表明，在我们的框架内学习的神经生成模型在实践中跨几个基准数据集和指标表现良好，并与具有类似功能的其他生成模型(如变分自动编码器)保持竞争或明显优于它们。
【新智元导读】本文将带你遍历机器学习领域最受欢迎的算法。系统地了解这些算法有助于进一步掌握机器学习。当然，本文收录的算法并不完全，分类的方式也不唯一。不过，看完这篇文章后，下次再有算法提起，你想不起它长处和用处的可能性就很低了。本文还附有两张算法思维导图供学习使用。 在本文中，我将提供两种分类机器学习算法的方法。一是根据学习方式分类，二是根据类似的形式或功能分类。这两种方法都很有用，不过，本文将侧重后者，也就是根据类似的形式或功能分类。在阅读完本文以后，你将会对监督学习中最受欢迎的机器学习算法，以及它们彼此
【新智元导读】感谢清华大学计算机系教授邓志东向新智元投稿，他在《人工智能前沿技术与产业发展趋势》报告中指出，深度学习是人工智能的最新突破，一定要和大数据结合起来，做数据驱动下的感知智能产品研发，认知智能是前沿研究，支撑人工智能应用的硬件引擎也很重要。邓志东认为，弱人工智能的产业发展正处于爆发期，大家可以开始做工程化的应用产品开发了，私有大数据和深度学习芯片是制胜的关键和法宝。 【作者介绍】邓志东，清华大学计算机系教授，博士生导师。兼任中国自动化学会理事，中国自动化学会智能自动化专业委员会主任。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟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。
概要：人工神经网络简称神经网络，是基于生物学中神经网络的基本原理。 一、人工神经网络的概念 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征，将信息的加工和存储结合在一起，以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力，引起各学科领域的
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