神经网络人工智能技术-神经网络人工智能技术有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于神经网络人工智能技术的问题，于是小编就整理了4个相关介绍神经网络人工智能技术的解答，让我们一起看看吧。

1. 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？
2. 人工智能的大学生笔记本电脑配置？
3. 人工智能与神经网络是否被过度高估，存在泡沫？
4. 目前对神经网络有哪些理论研究？

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。 

人工智能的大学生笔记本电脑配置？

人工智能专业买一个5000元左右的办公或游戏笔记本就可以了。买太好的，也没有什么用。人工智能专业跑神经网络的时候是不会用个人电脑的，因为算力要求太高了，是一般的个人电脑无法承受的，学校会提供实验室里面的主机给你们跑程序。

人工智能与神经网络是否被过度高估，存在泡沫？

首先谢谢邀请！

我认为神经网络是人工智能实现的一个工具之一，而人工智能是一个新的物种一样（有点不恰当）！未来的发展只能说是越来越方便人们的生活，从而会有大量的机器代替繁重和高危职业和行业，但是怎么样才能高效呢？那只能是让机器有自己的思维，即人工智能！当然了，这也是非常危险的事，美国大片早就有相关的情景了（可能会有人说，但是科幻片还是预测了部分现代科技的发展方向的）！

人工智能是把双刃剑，而且事利剑，好不好，关键在使用剑的人！

泡沫虽然谈不上，但是人们对于人工智能的浮夸和追捧就有点过了！

目前对神经网络有哪些理论研究？

来自特拉维夫大学的一组研究人员开发了一种神经网络，能够读取食谱并生成烹饪完成后的熟食产品的图像。嗯，好像可以更换人头拍***的DeepFakes还不够糟糕，现在我们无法确定我们在网上看到的美味食物都是否是真实的了。由研究人员Ori Bar El，Ori Licht和Netanel Yosephian组成的特拉维夫团队使用名为StackGAN V2的生成对抗网络（GAN）的修改版本和巨大的recipe1M数据集中的52K图像/配方组合创建了他们的AI。

该团队开发了一种人工智能，只需要列出任何配方和说明清单，就可以运算成品食品的样子。

这一切都是一名研究人员在向祖母询问她传统的番茄酱炸鱼排配方时开始的。由于她年事已高，她不记得确切的食谱，所以吃货科学家就建立了一个能够给出食物图像的系统，方便输出食谱。由于人们很难从饭菜中获得具有实际数量和“隐藏”成分的精确配方，如盐，胡椒，黄油，面粉等。因此基于配方生成食物图像就成了有用的做法，这项任务对于人类来说非常具有挑战性，对于计算机更是如此。

由于目前大多数人工智能系统都试图在人类易于完成的任务中取代人类专家，解决一项甚至超出人类能力的任务会很有趣。

值得一提的是，与CUB和Oxford102数据集中的图像相比，recipe1M数据集中的图像质量较低。这反映在许多模糊的图像上，光照条件差，“粥状图像”以及图像不是方形（这使得训练模型变得困难）。这个事实可能会解释这两个模型成功生成“类似粥”的食物图像（例如面食，米饭，汤，沙拉），但却难以生成具有独特形状的食物图像（例如汉堡包，鸡肉，饮料） ）。

如果有足够的配方，特拉维夫团队的人工智能现在可以将它变成一个看起来足够好的图像，根据研究论文显示，在盲测中，人类有时更喜欢计算机生成的图片而不是真实照片。

该团队打算继续开发该系统，希望扩展到超越食物的[_a***_]。包括完善当前的数据集质量，还考虑构建一个包含儿童书籍文本和相应图像的数据集，这样就可以让计算机看文章画插画了。

比较经典的一个方向是证deep neural network的generalization bound，也就是证明为什么deep learning的generalization performance这么好，因为传统的基于VC dimension的分析方法在deep learning面前都失败了

到此，以上就是小编对于神经网络人工智能技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于神经网络人工智能技术的4点解答对大家有用。

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