比如今天的聊天機(jī)器人Eliza的前身就是在麻省理工學(xué)院人工智能實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)立的。長(zhǎng)時(shí)和短時(shí)記憶(2、機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一種方式或子集，它強(qiáng)調(diào)“學(xué)習(xí)”而不是計(jì)算機(jī)程序，有什么關(guān)系？1.人工智能，英文縮寫(xiě)為AI。
中國(guó)的人工智能發(fā)展很快，政府也很重視。人工智能的專業(yè)方向有科學(xué)研究、工程開(kāi)發(fā)、計(jì)算機(jī)方向、軟件工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)、電氣自動(dòng)化、通信和機(jī)械制造。人工智能雖然前景很好，但是難度系數(shù)很高。目前人工智能人才需求量很大。相對(duì)于其他技術(shù)崗位，競(jìng)爭(zhēng)減少，薪資相對(duì)較高。所以進(jìn)入人工智能領(lǐng)域是一個(gè)很好的機(jī)會(huì)。
深度學(xué)習(xí)模型不同于早期的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它增加了模型訓(xùn)練的層次。1.深度學(xué)習(xí)的相關(guān)概念。深度學(xué)習(xí)的概念是Hinton等人在2006年提出的。提出了基于置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)的無(wú)監(jiān)督貪婪逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化問(wèn)題帶來(lái)了希望，進(jìn)而提出了多層自動(dòng)編碼器的深層結(jié)構(gòu)。此外，Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個(gè)真正的多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對(duì)關(guān)系來(lái)減少參數(shù)數(shù)量，以提高訓(xùn)練性能。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)是一種受人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)啟發(fā)的計(jì)算模型。它由若干人工神經(jīng)元(節(jié)點(diǎn))組成，通過(guò)連接權(quán)值來(lái)模擬神經(jīng)元之間的信息傳遞。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常分為多層，包括輸入層、隱含層和輸出層。輸入層接收外部數(shù)據(jù)，隱藏層處理信息并提取輸入數(shù)據(jù)和最終輸出之間的特征，輸出層預(yù)測(cè)或分類最終結(jié)果。
3、是一種處理時(shí)序數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),常用于語(yǔ)音識(shí)別,機(jī)器翻譯等領(lǐng)域lstm(longshorttermemory)是一種長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)，是一種時(shí)間周期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，適用于處理和預(yù)測(cè)時(shí)間序列中間隔相對(duì)較長(zhǎng)、存在延遲的重要事件。Long-term和Longshorttermmemory，LSTM)是一種特殊的RNN，主要用于解決長(zhǎng)序列訓(xùn)練中的梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題。簡(jiǎn)單地說(shuō)，LSTM在更長(zhǎng)的序列中比普通的RNN表現(xiàn)得更好。
