人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡中的基礎概念有哪些？通過人體系統(tǒng)建模，實現(xiàn)了人工智能技術的重大突破。盡管人工神經(jīng)網(wǎng)絡（anns）只是與人類神經(jīng)元實際功能松散耦合的數(shù)學模型，但其在解決復雜模糊的現(xiàn)實問題中的應用卻意義深

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡中的基礎概念有哪些？

通過人體系統(tǒng)建模，實現(xiàn)了人工智能技術的重大突破。盡管人工神經(jīng)網(wǎng)絡（anns）只是與人類神經(jīng)元實際功能松散耦合的數(shù)學模型，但其在解決復雜模糊的現(xiàn)實問題中的應用卻意義深遠。此外，在神經(jīng)網(wǎng)絡中建立大腦結構深度的模型為學習更有意義的數(shù)據(jù)表示開辟了廣泛的可能性。在圖像識別和處理方面，CNN視覺系統(tǒng)復雜的、空間不變的細胞的啟發(fā)也極大地改善了我們的技術。

只要人類的感知能力超過機器，我們就能從理解人類系統(tǒng)的原理中獲益。人類對感知任務非常精通，人類理解與人工智能現(xiàn)狀的反差在機器聽覺領域尤為明顯?？紤]到人類系統(tǒng)在視覺處理上的優(yōu)勢，我們借鑒了神經(jīng)網(wǎng)絡機器聽覺的相似過程。也許最抽象的聲場是我們如何看待人類。盡管信號處理問題的解決方案必須在強度、頻譜和時間屬性等參數(shù)的較低水平上進行操作，但最終目標往往是認知問題：以我們感知聲音的方式轉換信號，包括改變。例如，如果您想以編程方式更改錄制的語音的性別，在定義其較低級別的特征之前，有必要使用更有意義的術語來描述問題。說話人的性別可以看作是一種認知屬性，它由許多因素組成：聲音的一般音調和音色、發(fā)音的差異、詞語和語言選擇的差異以及對這些屬性與性別關系的共同理解。

深度學習和普通的機器學習有什么區(qū)別？

一張圖片顯示了這種關系。機器學習是人工智能的重要領域之一，而深度學習是機器學習的一個分支。深度學習之所以近年來流行起來，是因為它突破了傳統(tǒng)機器學習無法解決的一些問題。

機器學習的意義在于代替人工完成重復性工作，識別出統(tǒng)一的規(guī)則（模式）。但是對于傳統(tǒng)的機器學習來說，特征提取的難度不小（特征可以是像素、位置、方向等）。特征的準確性將在很大程度上決定大多數(shù)機器學習算法的性能。為了使特征準確，在特征工程部分需要大量的人力來調整和改進特征。完成這一系列工作的前提是，數(shù)據(jù)集中所包含的信息量是充分的，并且易于識別。如果不滿足這一前提，傳統(tǒng)的機器學習算法將在信息的雜亂中失去其性能。深度學習的應用正是基于這個問題。它的深層神經(jīng)網(wǎng)絡使它能夠在雜波中學習，自動發(fā)現(xiàn)與任務相關的特征（可以看作是自發(fā)學習的特征工程），并提取高級特征，從而大大減少了特征工程部分任務所花費的時間。

另一個明顯的區(qū)別是他們對數(shù)據(jù)集大小的偏好。傳統(tǒng)的機器學習在處理規(guī)則完備的小規(guī)模數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出良好的性能，而深度學習則表現(xiàn)不好。隨著數(shù)據(jù)集規(guī)模的不斷擴大，深度學習的效果會逐漸顯現(xiàn)出來，并變得越來越好。對比如下圖所示。