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第222章 私人飞机（第2页）

可以说，是深度学习重新激发了人们对神经网络的兴趣。

这也是章杉所提到的契机之所在。

人工神经网络和机器学习息息相关。

而机器学习，是人工智能的一个分支。

人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。

机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。

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。

机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。

因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。

算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。

很多推论问题属于无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。

机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。

通俗地讲，机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。

而神经网络和机器学习息息相关。

按照这个逻辑链，说是神经网络方面的发展使得人工智能再次大热起来也不为过！

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听了章杉的构想，顾悠悠也觉得在人工神经网络方面倾注再多注意力也不为过。

人工神经网络在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。

虽然说到底神经网络的构建也只是数学统计学方法的一种实际应用。

通过统计学的标准数学方法我们就能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间。

但人工神经网络的价值远远不止于此。

人工神经网络无疑在人工智能的发展中所扮演的角色是极其重要的！

和其他机器学习方法一样，神经网络已经被用于解决各种各样的问题。

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客观上的技术优势，这些都是外部条件~

至于内因则来自于章杉雄厚的财力~

对于现在的章杉，钱已经仅仅是一串单纯的数字了。

马斯洛（1943年）指出，人们需要动力实现某些需要，有些需求优先于其他需求。

马斯洛的需求层次结构是心理学中的激励理论，包括人类需求的五级模型，通常被描绘成金字塔内的等级。

从层次结构的底部向上，需求分别为：生理（食物和衣服），安全（工作保障），社交需要（友谊），尊重和自我实现。这种五阶段模式可分为不足需求和增长需求。前四个级别通常称为缺陷需求（D需求），而最高级别称为增长需求（B需求）。

而现在的章杉明显更在乎尊重和自我实现。

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