人工智能神经网络概念深入-人工智能神经网络概念深入研究

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能神经网络概念深入的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能神经网络概念深入的解答，让我们一起看看吧。

1. 神经网络属于人工智能哪个学派？
2. 引入人工神经网络的意义？
3. 什么是通过建立人工神经网络？
4. 以神经网络为主要手段的深度学习属于什么人工智能学派？
5. 机器学习、深度学习、神经网络、深度神经网络之间有何区别？

神经网络属于人工智能哪个学派？

神经网络属于人工智能连接主义。

目前人工智能的主要学派有下列三家：

(1) 符号主义(symbolici***)，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)***设和有限合理性原理。

(2) 连接主义(connectioni***)，又称为仿生学派或生理学派，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。

(3) 行为主义(actioni***)，又称为进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。

引入人工神经网络的意义？

人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。

什么是通过建立人工神经网络？

人工智能的主流研究方法是连接主义，通过人工构建神经网络的方式模拟人类智能。人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。

以神经网络为主要手段的深度学习属于什么人工智能学派？

以神经网络为主要手段的深度学习属于联结主义人工智能学派，也叫仿生学派或生理学派，联结主义学派从神经生理学和认知科学的研究成果出发，把人的智能归结为人脑的高层活动的结果，强调智能活动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后并行运行的结果。其中人工神经网络就是其典型代表性技术。 

机器学习、深度学习、神经网络、深度神经网络之间有何区别？

其实一开始，我也是被这个几个词搞的晕晕的，不过经过阅读书籍及网络查找资料，已经完全搞清楚了这几个概念之间的区别。

机器学习早在20世纪50年代就已经很火了，它有着很长的历史，主要指的是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。

简单的说，就是让机器具备学习能力，就叫机器学习了。

深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出，Hinton被誉为深度学习之父，不过深度学习的本质就是人工神经网络。

深度学习是机器学习的一种。

神经网络如果前面没有加前缀，一般是指生物神经网络，生物神经网络指的就是动物大脑，我们的大脑由无数个(几十上百亿)个神经元组成，这些神经元组成了一个极其复杂的神经网络，这个神经网络就是我们大脑的核心，人类为什么具备学习，思维及意识等，就是因为我们人类有着生物界最为强大的神经网络(即大脑)。

我们有着这么强大的神经网络，自然是全球科学家都希望能够模拟的，如果能够模拟成功，那么机器也能够跟人一样，至少能够具备学习能力，于是就有了人工神经网络。

深度神经网络其实就是一种神经网络，无论它指的是生物的神经网络，还是人工的神经网络，它指的都是这个神经网络的复杂度，拿人工神经网络来说，神经网络的层数越多，就越复杂，它所具备的学习能力就越深，因此我们就称之为深度神经网络了。

到此，以上就是小编对于人工智能神经网络概念深入的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能神经网络概念深入的5点解答对大家有用。

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