从神经元到感知机

什么是人工智能

人工智能就是从大量数据中归纳规律，让机器可以自动完成一些事情。

人工智能与深度学习的关系

人工智能：使计算机模仿人类智能的任何技术
机器学习：人工智能的子集，机器学习利用统计技术随经验逐步提升完成任务的能力
深度学习：机器学习的子集。使用多层神经网路和海量数据的算法使软件经过训练完成任务，如语音等

深度学习概念

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深度学习（英语：deepleaming）是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对资料进行表征学习的算法。深度学习中的形容词"深度"是指在网络中使用多层。早期的工作表明，线性感知器不能成为通用分类器，但具有非多项式激活函数和一个无限宽度隐藏层的网络可以成为通用分类器。
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表征学习：将原始数据转化称为可用于机器学习的一种形式

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在机器学习中，特征学习（featureleamning）或表征学习（representation learning）[1]是学习一个特征的技术的集合：将原始数据转换成为能够被机器学习来有效开发的一种形式。它避免了手动提取特征的麻烦，允许计算机学习使用特征的同时，也学习如何提取特征：学习如何学习。
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M-P神经元