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机器学习在人工智能领域,涉及计算机算法可以提高自己通过训练数据没有显式的编程。这是被广泛认为是最有前途的路径实现真正的类人人工智能。
机器学习算法大致可分为三类:
在本文中,我们将给一个简短的概述机器学习和深度学习,和两个概念之间的差异。
深度学习是机器学习的一个分支,使用人工神经网络近似人类的智慧。灵感来自人类神经元,深度学习使用图论安排加权算法层的节点和边。深度学习算法擅长处理非结构化数据,如图像或语言。
从技术上讲,被归类为“深”,一个神经网络必须包含隐藏层之间的输入和输出层perceptron-the基神经网络的结构。这些层被认为是“隐藏”的,因为他们没有连接到外面的世界。深度学习架构的例子包括:
深度学习是机器学习的一个子集。区分深度学习算法的主要区别与其他机器学习算法是使用人工神经网络。和主要特性,使得神经网络“深度”的存在隐藏层的输入和输出层之间构成一个基本的感知器。
深度学习算法擅长处理非结构化数据,只要你有足够的处理能力。这给了深度学习胜过其他的机器学习算法在无监督和强化学习。最新进展在AI欠很多的增加深度学习神经网络由于改进的可行性处理能力和数据存储。
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