談及AI時常聽到的“神經網絡”和“深度學習”到底是什么意思？

這兩種方法既有相同點又有不同點。

AI（Artificial Intelligence），全稱叫人工智能，是一種基于計算機的多學科交叉的新興科學技術。它的作用跟我們想象中的一樣，能夠代替人類做很多繁重的工作。

而神經網絡和深度學習，則是實現人工智能的方式，未來可能用神經網絡實現我們想象中的人工智能，也可能以深度學習的方式實現。也就是說，人工智能是目標，而神經網絡和深度學習是方法。

那神經網絡和深度學習有什么區別呢，相信你已經略知一二，他倆是兩種不同的方法。這兩種方法既有相同點又有不同點。

人工神經網絡是生物學里根據人的大腦里神經元的運轉方式而抽象總結出來的一種方法，其特點是通過不斷迭代、負反饋的方式求最佳解的過程。

深度學習的概念正是源于神經網絡，在神經網絡的基礎上其含有多個隱含層和多個感知器。深度學習像一種貪心算法，追求從最低層找到一個事物的多種表達方式，比如一幅圖像，最簡單直接的形式是表達成像素點的形式。同樣，圖像也可以表達為各種輪廓的邊構成，由顏色構成，梯度構成或者更高一層次的元素如：四肢、棱、柱子等構成。在這個基礎上對事物進行分類辨別。

從廣義上講，深度學習也是神經網絡的一種。傳統的神經網絡只有輸入層、隱含層、輸出層。但深度學習則是在多層神經網絡的基礎上還有特征學習部分，這就是我上面講的對信息的分級處理。

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