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Sep 11
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理论与实践效果带来第一次神经网络的浪潮? ? ? ? 。

然而Я а б в г д ,感知器模型的缺陷之后被发现▓▔▕ ?■□▲ ,即它本质上只能处理线性分类问题●●●●●→ ,就连最简单的异或题都无法正确分类@♀ ? ? ? ?? :─━│┃┄┅┆ !/ " 。

许多应用难题并没有随着时间推移而被解决∏卍卐【】 ,神经网络的研究也陷入停滞㎎㎏㎜ 。

人工智能的第二次高潮始于上世纪80年代??????????????← 。

BP(BackPropagation)算法被提出●●●●●→ ,用于多层神经网络的参数计算? ? ▄ █ ▌ ,以解决非线性分类和学习的问题γ δ 。

另外? ◇ ? ¤ ? ,针对特定领域的专家系统也在商业上获得成功应用◎ ? ? ? ,人工智能迎来了又一轮高潮?ㄨ ≮≯ + 。

然而★☆★ ,人工神经网络的设计一直缺少相应的严格的数学理论支持ⅠⅡⅢⅣ ,之后BP算法更被指出存在梯度消失问题≯ ⊕ ⊙ ⊥ ⊿ ⌒ ,因此无法对前层进行有效的学习△▼ 。

专家系统也暴露出应用领域狭窄、知识获取困难等问题≠ ≡ ≤ ≥ ≦ ≧ ≮ 。

人工智能的研究进入第二次低谷θ ι κ λ 。

人工智能的第三次高潮始于2010年代$ & ¤ § 。

深度学习的出现引起了广泛的关注◥▲Ψ ※ ,多层神经网络学习过程中的梯度消失问题被有效地抑制▂▃▅▆█ ,网络的深层结构也能够自动提取并表征复杂的特征∶ ∷ ∽ ≈ ≌ ≒ ,避免传统方法中通过人工提取特征的问题Б Г Д 。

深度学习被应用到语音识别以及图像识别中ⅡⅢⅣⅤ ,取得了非常好的效果▽⊿◆◇○ 。

人工智能在大数据时代进入了第三次发展高潮╀╁╂╃╄╅╆╇ 。

﹁﹂﹃﹄ 。▓▔▕ ?■□▲ ,?? :〓※∴ぷ !″ ※ ℃ ℅ ℉ ? @Email订阅地址 or @RSS

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Posted in 全球摄影资讯 at 2017/09/11

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