作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，不断涌现出许多优秀的新技术和产品，其中一项重要领域就是机器学习。机器学习（Machine Learning）是利用计算机及其算法来分析、处理和归纳数据、从而进行预测或决策的一类人工智能技术。根据维基百科对机器学习的定义，它是一门研究如何使计算机系统“学习”（即习得），并适时调整它的行为以优化某一性能指标的学科。简单来说，机器学习可以让计算机像人一样自主地做出反馈式决策，并在不断迭代的过程中逐步提升性能。而这一切背后的关键是通过对大量的数据进行训练，使计算机具备了识别、学习和解决问题的能力。那么，除了传统的机器学习方法，现代人工智能还涉及到什么样的其他技术呢？本文将阐述相关技术，包括：神经网络、深度学习、强化学习、集成学习等，并给出相应的应用场景。
2.人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）
神经网络（Neural Network）是模拟人类的神经元结构，具有能够自我学习、自组织以及解决复杂计算问题的特点。它由输入层、隐藏层以及输出层构成，分别用于接收、存储、传递信息。隐藏层一般由多个节点组成，每个节点都与上一层所有节点相连。每层的节点之间通过权重（Weight）进行连接，激活函数（Activation Function）用于激活输出节点的值。通过多层交错的网络结构，神经网络可以解决各种各样的问题。例如：图像识别、机器翻译、聊天机器人、病情诊断、股票预测、文字识别
文章出处登录后可见！
已经登录？立即刷新
