人工智能深度学习神经网络是什么?

1、人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统，它是在现代 神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。

2、神经网络，主要指人工神经网络，是机器学习算法中比较接近生物神经网络特性的数学模型。

3、人工神经网络的灵感来自人脑的神经组织，使用类似于神经元的计算节点构造而成，这些节点沿着通道(如神经突触的工作方式)进行信息交互。这意味着一个计算节点的输出将影响另一个计算节点的处理。

4、深度学习可以理解为神经网络的发展，神经网络是对人脑或生物神经网络基本特征进行抽象和建模，可以从外界环境中学习，并以与生物类似的交互方式适应环境。

5、例如卷积神经网络、循环神经网络、残差连接等等，这些技术使得神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。总之，深度学习为神经网络的发展带来了革命性变化，并且在人工智能领域发挥着越来越重要的作用。

6、E、深度学习的崛起。2010年前后，随着计算能力的提升和大数据的涌现，以神经网络为基础的“深度学习”崛起，科技巨头公司谷歌、Facebook、百度投入巨资研发，神经网络迎来第三次高潮[1]。

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