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【深度学习|人工智能、机器学习：人工智能之深度学习，三者又是什么关系？】
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21世纪伟大的3大科技技术 ， 是人工智能、量子计算机、云计算 。 21世纪十年代是人工智能的复兴时期 ， 出现了革命性的深度学习 ， 包括卷积神经网络算法 ， 模仿人类的智能 ， 是特有的硅基生物机器人的开始 ， 人工智能是首选 。
市场上有成熟的人工智能技术 ， 比如语音识别技术、人机交互技术、图像识别技术等等 ， 为什么人工智能还没到终极技术？现在很零散的技术 ， 未来出现完美的硅基生物 ， 希望大家努力研究 。
现在的是弱人工智能 ， 还没到强人工智能 ， 不过革命性的深度学习 ， 是人工智能的进步 。
下面我综合众多的人工智能理论和技术 ， 总结前人的经验 。 也有我自创的4大人工智能新理论 ， 是市场上没有的 ， 只不过是理论假想 。
一、成熟的人工智能技术
1.深度学习
深度学习是机器学习的分支 ， 相对于浅层学习 ， 提出的是神经网络算法 ， 模拟人类的大脑神经元 ， 具有分析学习能力 ， 是现在最新、最好的技术 ， 也是基础重点的人工智能技术 。
整个深度学习是模拟人类的大脑神经元而得到的启发 ， 将来得到几代人们的努力 ， 从而完善深度学习 。 深度学习第一位的是卷积神经网络算法 ， 现在技术很成熟 。
深度学习的神经网络构造 ， 分为双向的顶层与底层 ， 向上是“认知”、向下是“生成” ， 也有自顶向下的监督学习；自下而上升的非监督学习 ， 训练时顶层输入；应用时底层生成 。
而深度学习只要的是大数据和多层神经网络 ， 分层训练参数 ， 神经网络的抽象是每一层的结点状态 ， 里面包括决策树 ， 通过神经网络的输入输出而解释顶层复原底层的结点 。
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