深度学习将引爆人工智能应用-

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习将引爆人工智能应用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍深度学习将引爆人工智能应用的解答，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. 深度学习和人工智能有什么关系？
3. 如何理解深度学习和人工神经网络？二者有哪些联系？

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。 

深度学习和人工智能有什么关系？

深度学习是学习人工智能的一个分支，要学会人工智能的话，深度学习是不可避过的，而深度学习应用于识别物体，预测天气，智能推荐感兴趣的产品等等。所以人工智能与深度学习的关系就像一对母子，人工智能为母，而深度学习就是它的孩子。

深度学习是由英国人Geofrey Hinton在2006年提出的。深度学习是指机器在建立和模拟人的大脑一样去进行分析问题的一种神经网络，就像人的大脑一样来组建的一种结构来把数据进行有效的分析处理并加以解释，它主要包括图像、声音、文字、行为等等的处理。

深度学习方法可分为有监督学习和无监督学习之分。不同的学习框架下建立的学习模型就非常不同。例如，卷积神经网络(Convolutional neural networks，简称CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网(Deep Belief Nets，简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型。

人工智能（artificial intelligence）也简称为AI

这里的人工就是人类制造出来的东西，智能可以理解认识，自我思维与分辨。

目前为止，人们还只是停留在制造弱智能的智能时期。它主要还在依靠人们输入程序，按照人们所希望的操作或者运动方式来为人们实现一些劳动以及危险的任务而执行的。

现在的人工智能也就在对数据进行分析处理阶段。还未能达到强智能阶段。

弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理（REASONING）和解决问题（PROBLEM_SOLVING）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。

主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则处于停滞不前的状态。

强人工智能(BOTTOM-UP AI)

强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（REASONING）和解决问题（PROBLEM_SOLVING）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：

如何理解深度学习和人工神经网络？二者有哪些联系？

其实这里有好几个常混淆的概念：人工智能，机器学习，神经网络，深度学习。我在课堂上一般这么解释：

1. 人工智能是一个大的方向，一个愿景，它提出了很多需要解决的问题，比如机器视觉，自然语言处理，机器学习，神经网络，数据挖掘，仿脑，人工生命等

2. 机器学习，神经网络都是人工智能其中的一个待解决的问题，一个待实现的方向

3. 深度学习是一种使用神经网络算法进行机器学习的，用以解决人工智能相关问题的解决方法/算法之一

4. 神经网络是有层次的，其中一层和两层的被称之为感知器和多层感知器，三层及以上，一般也可称之为深度学习。

到此，以上就是小编对于深度学习将引爆人工智能应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习将引爆人工智能应用的3点解答对大家有用。

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