大家好，深层神经网络人工智能相信很多的网友都不是很明白，包括深层神经网络人工智能研究也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于深层神经网络人工智能和深层神经网络人工智能研究的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！
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什么是深度学习，跟人工智能有关系吗？
目前人工智能很热门，但是很多人容易将人工智能与机器学习混淆。此外，数据挖掘、深度学习、人工智能之间的关系也容易被混淆。
1、人工智能
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是研究如何让计算机或软件有智能行为的一个学术领域，也就是研究对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能所涉及的范围甚广，例如自然语言处理、图像识别、语音识别等。
2、机器学习
机器学习(MachineLearning，ML)是计算机科学和统计学的交叉学科，通过一些让计算机可以自动“学习”的算法，从数据中分析获得规律，然后利用规律对新样本进行预测。机器学习是人工智能的一个分支，作为人工智能的核心技术和实现手段，通过机器学习的方法解决人工智能面对的问题。
任何通过数据训练的学习算法的相关研究都属于机器学习，包括很多已经发展多年的技术，比如线性回归、K均值、决策树、随机森林、PCA(主成分分析)、SVM(支持向量机)以及ANN(人工神经网络)。
3、数据挖掘
数据挖掘(DataMining)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，数据挖掘找的是一个模式，一个规则。
之所以经常将机器学习、数据挖掘合在一起讲，是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的。不过，数据挖掘是一个很宽泛的概念，两者不能画上等号。
4、深度学习
深度学习本身是机器学习中的神经网络算法的衍生，在图像、语音等的分类和识别上取得了非常好的效果，所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发。
5、总结
（1）机器学习是人工智能的一个分支，作为人工智能的核心技术和实现手段，通过机器学习的方法解决人工智能面对的问题。
（2）数据挖掘和机器学习的交集越来越大，机器学习成为数据挖掘的重要支撑技术,两者是相互促进的。
（3）机器学习为人工智能和数据挖掘提供了底层的技术支撑。
（4）深度学习是机器学习一类比较火的算法，本质上还是原来的神经网络。
何为人工智能、机器学习和深度学习？三者间的关系又是如何？
两张图说明一切
例子
机器学习
基于机器学习的汽车发动机工况识别方法
https://www.toutiao.com/article/7130510873906512397/
最大离散重叠小波变换MODWT和支持向量回归SVR的金融时间序列预测
https://www.toutiao.com/article/7130793123613065763/
基于小波变换和机器学习的地震信号处理和识别
https://www.toutiao.com/article/7131957635854647849/
深度学习
深度学习deeplearning特征可视化探索
https://www.toutiao.com/article/7133464905424126500/
基于深度学习的水痘发病预测
https://www.toutiao.com/article/7133466696760771113/
基于深度学习（深层自编码器）的语音信号降噪方法
https://www.toutiao.com/article/7134838398463935017/
基于小波分析和深度学习的时间序列分类并可视化相关特征
https://www.toutiao.com/article/7136077097562620430/
人工智能、机器学习、深度学习的关系是什么？
深度学习是实现机器人学习的一种方式，机器学习是实现人工智能的一种方式。
这三者属于一个从属的关系。
下面详细解释一下：深度学习，机器学习，人工智能的各类概念。
1、深度学习：相当于一种处理信息的方式。这上面的三个概念，在理解的时候，最好类比一下人类的思维习惯。然后就好理解这些模型和架构。
外部信息输入进来之后——机器人通过什么处理方式进行梳理这部分数据，并且能够根据这个梳理完的数据，留存下载的信息，建立新的索引基础。
这就是深度学习的表面含义。
说通俗点就是：我们在教育孩子的时候，第一次告诉他，桌子上的是碗，头顶的是灯。最开始小朋友学会了，只知道这这两个东西。后来他开始类比，只要是发光的，他都叫电灯。只要是白色的放桌上都叫碗。
这种举一反三是非常合适的，这其实就属于深度学习中的数据处理单元。
大部分人喜欢用这张图来说明，深度学习。
这么说吧，就这张图，可以说一本书的深度学习知识。咱们普通朋友，根本听不懂。换一张图解释一下深度学习。
这么解释一下或许更好一些：
1、当你有人第一次告诉你，桌子上的东西叫碗。你会形成一个向上的认知：碗是白色，可以盛饭，凹进去的。
2、你闭上眼，不去看那个碗。你在大脑中，怎么描述碗？
那就是一个反过来的过程：白色的，盛饭的，凹进去的就是碗。你以后看到这种东西，第一时间不管对不对，理论上都应该说这是“碗”。
3、伴随着时间的推移，你不见过了各式各样的碗，有青花瓷的，有玻璃的，有铁的等等。最后你形成了一个标签，凹进去，器皿。都可以叫碗。
这就是一个比较简单深层学习过程。当然计算机实现起来，比我说的要复杂的多。那毕竟是一门学问，不是一篇文章。
所以深度学习，跟以前的神经网络学习，建模分析等等都是机器处理数据的一种方法，可以说是机器人的思路。
机器学习是机器人掌握的各种思考方式的总和这里举一个例子：有不少家长问一些考过高考的学生，如何学习知识的，有没有经验，给我们推荐一下。
有的学生说：要勤做笔记，多学会归纳总结。
有的学生说：我不做笔记，太浪费时间，我喜欢举一反三，自己可以从一个知识点发散发所有的知识点。
有的学生说：我就是笨方法，就是大量的刷题，熟能生巧。
这就是人类的学习方式！
机器人的学习方式也一样：深度学习是一种，依赖大量数据各类总结的专家系统是一种。依靠神经网络，慢慢的学习进化，从基础开始学的机器人也是一种学习方式。
如果这个机器人，很强，他什么学习方式都可以掌握。并且可以随时切换，采用最好的方式。
甚至可以实现联想！
人工智能是机器人学成之后，能够跟人类交互，人类能够看到的表象这就好像是，一个孩子成人了，成人之间交流，大家都说：嗯，这个小伙子成才了，很会为人处世——这就实现了学成之后的智能化。
什么叫没成？就是一点为人处事都不懂，甚至不能自理的那种人，就属于“非智能”的状态。
正常来说，只要机器学习合理，并且完善，最终一定能够实现人工智能。只是时间早晚的问题。
人工神经网络的本质（物理或数学意义）是什么？
从数学的角度讲，人工神经网络的本质从机器学习的过程可理解为通过参数求最佳解得过程。同样也是一个负反馈的过程，以最简单的负反馈神经网络bp神经网络(backpropagation)为例，其本质可以形象的理解为这样一个过程：
我们假设这个刚搭建的好的机器人叫“小明”（假设他刚出生），他的硬件软件等我们不需要考虑的部分全部是最先进的，小明的大脑里现在是最纯净的，除了一个学习的算法什么都没有，就像一个刚出生的婴儿一样。
现在，小明饿了，想吃东西。那么如何才能吃到东西呢？在什么都不知道的情况下，小明开始探索如何才能不饿。他可能会伸手，或者笑、哭，于是母亲喂了他吃的，从逻辑上可以这么理解：
然后他每次饿了，都开始伸手-笑-哭，然后就有吃的了。突然，有一天他自己也不知道怎么搞的，直接哭了。然后---有吃的了！！！这时他才明白这一个逻辑：
这时候，机器人“小明“明白，其实达到一个目的很简单，但是需要不断尝试。
再后来，小明又饿了，这回他懒得动，稍微小哭了一下等吃的，结果妈妈没来喂他！这是为啥？然后他就哭的超级大声，妈妈看他这样子以为是病了，急冲冲的送她去诊所，结果啥病也没有，小明迷惑，这是为什么？逻辑可以这么理解：
然后他把哭声再稍微降低以点，变成了很正常的哭，这时妈妈终于恍然大悟，喂他吃的。小明终于明白，想吃东西，首先需要哭，然后若哭声小，不起作用，需要调大哭声，若哭声过大，会起反作用，需要把哭声再降小一点，就有吃的了。
以上就是人工神经网络的本质，通过不断尝试引入各种参量，最终得到允许误差范围内的解，并通过引入参量系数，最终得到最优解——喂食=哭。通过负反馈机制，当参量所占权重过小，以当前参量所得结果为参考依据适当增加参量权重比例，增加的比例的系数随机。通过第二次的结果和第一次的结果选择更合适的权重系数，最后经过不断的“尝试“得到最优解。
以上过程即是bp负反馈神经网络的算法思想。
OK，关于深层神经网络人工智能和深层神经网络人工智能研究的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。