本文結(jié)構(gòu):seq2seq是一個(gè)具有編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)。它的輸入是序列，它的輸出也是序列。編碼器將可變長(zhǎng)度信號(hào)序列轉(zhuǎn)換成固定長(zhǎng)度向量表達(dá)式，解碼器將該固定長(zhǎng)度向量轉(zhuǎn)換成可變長(zhǎng)度目標(biāo)信號(hào)序列。這種結(jié)構(gòu)最重要的部分是輸入序列和輸出序列的長(zhǎng)度是可變的，可用于翻譯、聊天 機(jī)器人、句法分析、文本摘要等。

1。人工智能，英文縮寫為AI。它是研究和發(fā)展模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它試圖理解智能的本質(zhì)，并產(chǎn)生一種新的智能機(jī)器，能夠以類似于人類智能的方式做出反應(yīng)。該領(lǐng)域的研究包括語音識(shí)別、圖像識(shí)別、機(jī)器人、自然語言處理、智能搜索和專家系統(tǒng)。

人工智能不是人類的智能，但它可以像人類一樣思考，并可能超越人類的智能。二、數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘顧名思義，就是從海量數(shù)據(jù)中“挖掘”隱藏的信息。按照教科書的說法，這里的數(shù)據(jù)是“大量不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)”，信息是指“隱藏的、有規(guī)律的、事先未知的、但潛在有用的、最終可以理解的信息和知識(shí)”。

這三個(gè)概念比較抽象，我們通俗地解釋一下。通過一個(gè)經(jīng)典的例子說明人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別:蘋果和橘子的比較。1.人工智能在廣義上，人工智能描述了機(jī)器與周圍世界交互的各種方式。通過像人類一樣的高級(jí)智能軟件和硬件的結(jié)合，人工智能機(jī)器或設(shè)備可以模仿人類的行為或像人類一樣執(zhí)行任務(wù)。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。

在將奶油泡芙誤認(rèn)為橙子之后，系統(tǒng)的模式識(shí)別能力會(huì)隨著時(shí)間的推移不斷提高，因?yàn)樗鼤?huì)像人一樣從錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)并自我糾正。通過機(jī)器學(xué)習(xí)，系統(tǒng)可以從自己的錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)，提高模式識(shí)別能力。3.深度學(xué)習(xí)(Deep learning)深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，推動(dòng)計(jì)算機(jī)智能取得巨大進(jìn)步。它使用大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力來模擬深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本質(zhì)上，這些網(wǎng)絡(luò)模仿人腦的連通性，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，并找到它們之間的相關(guān)性。

其實(shí)下一萬家創(chuàng)業(yè)公司的商業(yè)計(jì)劃很容易預(yù)測(cè):X和AI。通過增加在線智能來尋找可以做得更好的東西(KevinKelly)，這是不可避免的:了解將塑造我們未來的12種技術(shù)力量。在過去的幾年里，人工智能一直是最熱門的話題之一。最優(yōu)秀的頭腦參與人工智能研究，最大的公司分配天文數(shù)字來發(fā)展他們?cè)谶@一領(lǐng)域的能力，人工智能初創(chuàng)公司每年收集數(shù)十億美元的投資。

為了有效地使用它，你需要知道它的組成部分。人工智能讓我們發(fā)現(xiàn)什么是人工智能。franoischollet在他的《用Python進(jìn)行深度學(xué)習(xí)》一書中做了簡(jiǎn)要描述:“努力將通常由人類執(zhí)行的智力任務(wù)自動(dòng)化。所以人工智能是一個(gè)廣義的領(lǐng)域，涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，但也包括了很多不涉及任何學(xué)習(xí)的方法?！北热缃裉斓牧奶鞕C(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。

lstm(longshorttermemory)是一種長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)，是一種時(shí)間遞歸神經(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。LSTM已被應(yīng)用于許多科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域?；贚STM的系統(tǒng)可以學(xué)習(xí)翻譯語言、控制機(jī)器人、圖像分析、文檔摘要、語音識(shí)別、手寫識(shí)別、控制聊天 機(jī)器人、預(yù)測(cè)疾病、點(diǎn)擊率和股票、合成音樂等等。

一個(gè)牢房有三扇門，分別叫輸入門、遺忘門、輸出門。當(dāng)一個(gè)消息進(jìn)入LSTM網(wǎng)絡(luò)時(shí)，可以根據(jù)規(guī)則判斷它是否有用，只會(huì)留下符合算法認(rèn)證的信息，不符合的信息會(huì)通過遺忘門被遺忘。無非是一進(jìn)兩出的工作原理，卻能解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)長(zhǎng)期以來在重復(fù)運(yùn)算下的大問題，目前已經(jīng)證明LSTM是解決長(zhǎng)階依賴問題的有效技術(shù)，而且這種技術(shù)非常通用，導(dǎo)致了很多可能的變化。