神经 络算法英语,神经语言学英语

1、英语Neural Engine怎么翻译/h2>

英语Neural Engine翻译成中文是：“神经引擎”。

重点词汇：neural

一、单词音标

• neural单词发音：英 [jr]  美 []。

二、单词释义

• adj. 神经的

三、词形变化

• 副词扩展: neurally

四、短语搭配

• neural network 神经 络

• neural arch 神经弓

• neural control 神经控制

• neural plate 神经板

五、双语例句

• Neural networks are computer systems which mimic the workings of the brain

  神经 络是模拟大脑工作方式的计算机系统。

• It can create up to one million neural connections every second.

  它每秒可以创建多达一百万个神经连接。

• The information transmission in neural system depends on neurotransmitters.

  信息传递的神经途径有赖于神经递质。

• is that it really enhances what’s called neural integration.

  它可以增强神经整合

• You have that single neural connection, that one synapse.

  你拥有一处单一的神经连接，那一个特定突触。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、神经 络、深度学习、机器学习是什么什么区别和联系/h2>

深度学习是由深层神经 络+机器学习造出来的词神经 络与机器学习英语。深度最早出现在deep belief network（深度（层）置信 络）。其出现使得沉寂多年的神经 络又焕发了青春。GPU使得深层 络随机初始化训练成为可能。resnet的出现打破了层次限制的魔咒，使得训练更深层次的神经 络成为可能。

深度学习是神经 络的唯一发展和延续。在现在的语言环境下，深度学习泛指神经 络，神经 络泛指深度学习。

在当前的语境下没有区别。

定义

生物神经 络主要是指人脑的神经 络，它是人工神经 络的技术原型。人脑是人类思维的物质基础，思维的功能定位在大脑皮层，后者含有大约10^11个神经元，每个神经元又通过神经突触与大约103个其它神经元相连，形成一个高度复杂高度灵活的动态 络。

作为一门学科，生物神经 络主要研究人脑神经 络的结构、功能及其工作机制，意在探索人脑思维和智能活动的规律。

人工神经 络是生物神经 络在某种简化意义下的技术复现，作为一门学科，它的主要任务是根据生物神经 络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经 络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能活动，然后在技术上实现出来用以解决实际问题。

因此，生物神经 络主要研究智能的机理；人工神经 络主要研究智能机理的实现，两者相辅相成。

3、什么是机器学习深度学习是什么关系/h2>

机器学习(Machine Learning，ML)是人工智能的子领域，也是人工智能的核心。它囊括了几乎所有对世界影响最大的方法(包括深度学习)。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。

1、应用场景

机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。

深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。

2、所需数据量

机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更加突出，这是因为深度学习算法需要大量数据才能完美理解。

3、执行时间

执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说，深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该算法包含有很多参数，因此训练它们需要比平时更长的时间。相对而言，机器学习算法的执行时间更少。

4、解决问题的方法

机器学习算法遵循标准程序以解决问题。它将问题拆分成数个部分，对其进行分别解决，而后再将结果结合起来以获得所需的答案。深度学习则以集中方式解决问题，而不必进行问题拆分。

4、何为人工智能、机器学习和深度学习者间的关系又是如何/h2>

随着计算机的快速发展，人工智能越来越火。我们每个人都时不时的听到人工智能，但是人工智能到底是什么和机器学习和深度学习到底是什么关系/p>

一、人工智能（ArtificialIntelligence）

人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。是计算机科学的一个分支。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是一个系统，它可以在系统内部运行，使机器具有执行任务的逻辑能力。人工智能，旨在创造出能像人类一样工作和反应的智能机器。

二、机器学习（machinelearning）——一种实现人工智能的方法

机器学习（machinelearning），机器学习可以被定义为人工智能的一个分支或人工智能的具体应用。在机器学习中，机器具有独立学习的能力，不需要显式编程。这可以让应用程序根据实时场景中的数据进行自我调整。机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。

三、深度学习（deeplearning）——一种实现机器学习的技术

一种基于神经 络的学习方法。深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。

为了更好理解，笔者画了下图来表述它们之间关系。

人工智能包括了机器学习和深度学习，机器学习包括了深度学习，他们是子类和父类的关系。

5、人工智能，机器学习与深度学习，到底是什么关系

有人说，人工智能（AI）是未来，人工智能是科幻，人工智能也是我们日常生活中的一部分。这些评价可以说都是正确的，就看你指的是哪一种人工智能。

今年早些时候，Google DeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭九段。在媒体描述DeepMind胜利的时候，将人工智能（AI）、机器学习（machine learning）和深度学习（deep learning）都用上了。这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用，但它们说的并不是一回事。

今天我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系和应用。

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如上图，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。

五十年代，人工智能曾一度被极为看好。之后，人工智能的一些较小的子集发展了起来。先是机器学习，然后是深度学习。深度学习又是机器学习的子集。深度学习造成了前所未有的巨大的影响。

从概念的提出到走向繁荣

1956年，几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences），提出了“人工智能”的概念。其后，人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化。之后的几十年，人工智能一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言；或者被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。坦白说，直到2012年之前，这两种声音还在同时存在。

过去几年，尤其是2015年以来，人工智能开始大爆发。很大一部分是由于GPU的广泛应用，使得并行计算变得更快、更便宜、更有效。当然，无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流（大数据）的组合拳，也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面海量爆发。

让我们慢慢梳理一下计算机科学家们是如何将人工智能从最早的一点点苗头，发展到能够支撑那些每天被数亿用户使用的应用的。

| 人工智能（Artificial Intelligence）——为机器赋予人的智能

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早在1956年夏天那次会议，人工智能的先驱们就梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。这就是我们现在所说的“强人工智能”（General AI）。这个无所不能的机器，它有着我们所有的感知（甚至比人更多），我们所有的理性，可以像我们一样思考。

人们在电影里也总是看到这样的机器：友好的，像星球大战中的C-3PO；邪恶的，如终结者。强人工智能现在还只存在于电影和科幻小说中，原因不难理解，我们还没法实现它们，至少目前还不行。

我们目前能实现的，一般被称为“弱人工智能”（Narrow AI）。弱人工智能是能够与人一样，甚至比人更好地执行特定任务的技术。例如，Pinterest上的图像分类；或者Facebook的人脸识别。

这些是弱人工智能在实践中的例子。这些技术实现的是人类智能的一些具体的局部。但它们是如何实现的种智能是从何而来就带我们来到同心圆的里面一层，机器学习。

| 机器学习—— 一种实现人工智能的方法

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机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。

机器学习最成功的应用领域是计算机视觉，虽然也还是需要大量的手工编码来完成工作。人们需要手工编写分类器、边缘检测滤波器，以便让程序能识别物体从哪里开始，到哪里结束；写形状检测程序来判断检测对象是不是有八条边；写分类器来识别字母“ST-O-P”。使用以上这些手工编写的分类器，人们总算可以开发算法来感知图像，判断图像是不是一个停止标志牌。

这个结果还算不错，但并不是那种能让人为之一振的成功。特别是遇到云雾天，标志牌变得不是那么清晰可见，又或者被树遮挡一部分，算法就难以成功了。这就是为什么前一段时间，计算机视觉的性能一直无法接近到人的能力。它太僵化，太容易受环境条件的干扰。

随着时间的推进，学习算法的发展改变了一切。

| 深度学习——一种实现机器学习的技术

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人工神经 络（Artificial Neural Networks）是早期机器学习中的一个重要的算法，历经数十年风风雨雨。神经 络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同，人工神经 络具有离散的层、连接和数据传播的方向。

例如，我们可以把一幅图像切分成图像块，输入到神经 络的第一层。在第一层的每一个神经元都把数据传递到第二层。第二层的神经元也是完成类似的工作，把数据传递到第三层，以此类推，直到最后一层，然后生成结果。

每一个神经元都为它的输入分配权重，这个权重的正确与否与其执行的任务直接相关。最终的输出由这些权重加总来决定。

我们仍以停止（Stop）标志牌为例。将一个停止标志牌图像的所有元素都打碎，然后用神经元进行“检查”：八边形的外形、救火车般的红颜色、鲜明突出的字母、交通标志的典型尺寸和静止不动运动特性等等。神经 络的任务就是给出结论，它到底是不是一个停止标志牌。神经 络会根据所有权重，给出一个经过深思熟虑的猜测——“概率向量”。

这个例子里，系统可能会给出这样的结果：86%可能是一个停止标志牌；7%的可能是一个限速标志牌；5%的可能是一个风筝挂在树上等等。然后 络结构告知神经 络，它的结论是否正确。

即使是这个例子，也算是比较超前了。直到前不久，神经 络也还是为人工智能圈所淡忘。其实在人工智能出现的早期，神经 络就已经存在了，但神经 络对于“智能”的贡献微乎其微。主要问题是，即使是最基本的神经 络，也需要大量的运算。神经 络算法的运算需求难以得到满足。

不过，还是有一些虔诚的研究团队，以多伦多大学的Geoffrey Hinton为代表，坚持研究，实现了以超算为目标的并行算法的运行与概念证明。但也直到GPU得到广泛应用，这些努力才见到成效。

我们回过头来看这个停止标志识别的例子。神经 络是调制、训练出来的，时不时还是很容易出错的。它最需要的，就是训练。需要成百上千甚至几百万张图像来训练，直到神经元的输入的权值都被调制得十分精确，无论是否有雾，晴天还是雨天，每次都能得到正确的结果。

只有这个时候，我们才可以说神经 络成功地自学习到一个停止标志的样子；或者在Facebook的应用里，神经 络自学习了你妈妈的脸；又或者是2012年吴恩达（Andrew Ng）教授在Google实现了神经 络学习到猫的样子等等。

吴教授的突破在于，把这些神经 络从基础上显著地增大了。层数非常多，神经元也非常多，然后给系统输入海量的数据，来训练 络。在吴教授这里，数据是一千万YouTube视频中的图像。吴教授为深度学习（deep learning）加入了“深度”（deep）。这里的“深度”就是说神经 络中众多的层。

现在，经过深度学习训练的图像识别，在一些场景中甚至可以比人做得更好：从识别猫，到辨别血液中癌症的早期成分，到识别核磁共振成像中的肿瘤。Google的AlphaGo先是学会了如何下围棋，然后与它自己下棋训练。它训练自己神经 络的方法，就是不断地与自己下棋，反复地下，永不停歇。

| 深度学习，给人工智能以璀璨的未来

深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。

人工智能就在现在，就在明天。有了深度学习，人工智能甚至可以达到我们畅想的科幻小说一般。你的C-3PO我拿走了，你有你的终结者就好了。

6、人工智能，计算机视觉和机器学习的区别

7、能推荐几本学习人工神经 络的经典教材吗/h2>

《模式识别与机器学习》 [加] Simon Haykin
《神经 络与模式识别》 [加] Simon Haykin（原《神经 络原理》）
《模式分类》 Richard O. Duda/Peter E. Hart/David G. Stork
《机器学习》 (美)Tom Mitchell
这几本是写的最好的。如果你想要更容易一点，推荐看斯坦福的机器学习公开课。
注：前身课程需要《概率论》《高等数学》，先复习为好。最好再读一读测度和高概。

8、人工智能，机器学习，统计学，数据挖掘之间有什么区别

9、述人工智能，计算机视觉和机器学习的区别和联系

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