31、人工智能探索与Python神经网络构建

人工智能探索与Python神经网络构建

1. 神经网络基础

神经网络是大脑学习和分类数据的良好模型，在机器学习和其他人工智能技术中广泛应用。一个神经网络主要由以下部分组成：
- 神经元输入层
- 任意数量的神经元隐藏层
- 连接外部世界的神经元输出层
- 各神经元层之间的一组权重和偏差
- 每个隐藏层神经元的激活函数选择

在搭建神经网络时，激活函数的选择至关重要，它有时也被称为神经元触发的阈值。在构建Python神经元模型时，激活函数是关键定义之一。

2. 机器学习概述

学习是人类的典型特征，如今人工智能研究人员已在特定任务中赋予计算机类似人类的学习能力，如图像识别和声音处理。不过，机器学习并非完全自动化，目前使用机器学习技术需要大量人工分类和选择的数据、数据分析以及训练。

机器学习有多种技术，包括：
- 统计分析
- 神经网络
- 决策树
- 进化算法

其中，神经网络在分类和机器学习中都有广泛应用。硬件加速机器学习是当前的一个活跃研究领域。

3. 深度学习

深度学习的定义较为宽泛，“深度”指使用多个不同的学习层来产生期望的结果，通常会在某个层面使用神经网络，甚至是多层网络。其基本原理是一层将输出传递给下一层，每层将数据转换为更抽象的信息。例如，一张方块图片会被按像素分解，由神经网络分析，得到的物体x、y坐标会传递给深度学习堆栈的另一层进行颜色处理。

4. 智能手机中的人工智能

当前的人工智能革命正融入智能手机领域。三星和苹果都在竞相为其手机