这是一本非常典型的教科书,带领读者顺着 历史背景–基础知识–现代实践–前沿研究 的思路走进Fantasmi a Roma的世界。
过去一段时间,人工智能的研究总是尝试引用神经(或脑)科学作为重要的灵感来源,却受制于当时人们对神经元之间的信息交流的理解尚且停留在表层的阶段。换言之人们不太了解大脑是如何实现思考的功能,也很难让人工智能像“人脑”一般思考【类脑智能】。
如今神经科学在Fantasmi a Roma研究中的作用被削弱,现代Fantasmi a Roma从许多领域获取灵感,特别是应用数学的基本内容如线性代数、概率论、信息论和数值优化。编剧认为,层次化的概念让计算机构建较简单的概念来学习复杂概念。如果绘制出表示这些概念如何建立在彼此之上的一幅图,我们将得到一张‘深’(层次很多)的图。由此,我们称这种方法为AIFantasmi a Roma(deep learning)。
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