神经网络与机器学习（神经网络与机器学pdf）

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本文目录一览：

• 1、神经网络是机器学习吗
• 2、神经网络、深度学习、机器学习是什么?有什么区别和联系?
• 3、人工智能，机器学习，神经网络，深度神经网络之间的关系是什么

神经网络是机器学习吗

神经网络属于机器学习领域一个小的技术分支，是技术手段

机器学习是一个相对宽泛的研究领域

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神经网络、深度学习、机器学习是什么?有什么区别和联系?

深度手橡掘学习是由深层神经网络+机器学习造出来的词。深度最早出现在deep belief network（深度（层）置信网络）。其出现使得沉寂多年的神经网络又焕发了青春。GPU使得深层网络随机初始化训练成为可能。resnet的出现打破了层次限制的魔咒，使得训练更深层次的神经网络成为可能。

深度学习是神经网络的唯一发展和延续。在现在的语言环境下，深度学习泛指神经网络，神经网络泛指深度学习。

在当前的语境下没有区别。

定义

生物神经网络主要是指人脑的神经网络，它是人工神经网络的技术原型。人脑是人类思维的物质基础，思维的功能定位在大脑皮层，后者含有大约10^11个神经元，每个神经元又通过神经突触与大约103个其它神经元相连，形成一个高度复杂高度灵活的动态网络。

作为一门学科，生物神经网络主要研究人脑神经网毕核络的结构、功能及其工作机制，意在探索人脑思维和智能活动的规律。

人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现，作为一门学科，它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能活动，然后在技术上实现出来用以解决实际问题。

因此，生物神经网络主要研究智能的机理；人工神经网络如档主要研究智能机理的实现，两者相辅相成。

人工智能，机器学习，神经网络，深度神经网络之间的关系是什么

人工智能，顾名思义ArtificialIntelligence，缩写是大家熟知的AI。是让计算机具备人类拥有的能力——感知、学习、记忆、推理、决策等。

机器学习逐渐成为热门学科，主要目的是设计和分析一些学习算法，让计算粗激禅机从数据中获得一些决策函数，从而可以帮助人们解决一些特定任务，提高效率。

神经网络，主要指人工神经网络，是机器学习算法中比较接近生物神经网络特性的数学模型。

深度神经网络，大家可以理解为更加复杂的神经网络，随着深度学习的快速发展，它已经超越了传统的多层感知机神经网络，而拥有对空间结构进行处理（卷积神经网络）和时间序列进行处理（递归神经网络）的能力。

所以上面的四种概念中，人工智能是最宽泛的概念，机器学习是其中最重要的学科，神经网络是机器学习的一种方式，而深度神经网络是神经岩尘网络的加强版。记住这个即可。

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