比如调温器 ， 可以在屋子里把现实的温度调到理想的温度 ， 可自动智能上下调温 ， 就是反馈系统 ， 可以把这个理念应用深度学习 。 整个神经网络是向上顶层、向下底层 ， 逐层一层层构建神经元 。
打个比喻人脸是从顶层向下底层 ， 代表醒和睡 ， 在神经网络当中逐层一层层生成新的人脸 。 深度学习的提出改变人工智能 ， 对人工智能而言是第一性 。
2.卷积神经网络算法
对深度学习或神经网络算法 ， 卷积神经网络算法是基础 ， 对图像、声音、视觉 ， 卷积神经网络算法也可以用上场 ， 是模拟人类大脑神经元的方法 。
是一层一层的模型 ， 加上参数、函数、大数据 ， 才形成神经网络 。 具有自动学习的能力 ， 叫预学习 。
卷积神经网络算法的构造 ， 有训练集 ， 前提是要有视觉系统 ， 包括隐含层 ， 分为卷积层、池化层、全连接层 ， 而卷积层也是卷积核 。
神经网络风格迁移是现在革命性可以真正学习功能的人工智能 ， 是预学习的典型 ， 可以人工智能自作画 ， 输入一幅风格画 ， 然后找地方拍一张风景照片 ， 就这样生成另一幅原创画 ， 需要大数据的神经网络风格迁移 ， 是未来真正意义的学习 。
卷积神经网络算法的发明 ， 是基于人类的视觉神经系统的模拟 ， 大脑的视觉层和眼睛的视觉神经系统 ， 现在叫感受野 ， 这是人工神经网络最好的技术 ， 是卷积神经网络算法 。
卷积神经网络算法的应用在我们生活的方方面面 ， 是人工神经网络最好的技术 ， 也是深度学习最好的技术 。
3.脉冲神经网络算法
脉冲神经网络算法是脉冲激起一个神经元而产生的信号 ， 为什么叫做脉冲神经网络算法 ， 是因为特有的脉冲 。
脉冲神经网络算法可以时间脉冲 ， 也可以脉冲编码 ， 对于时间性编码 ， 是此技术的特征之一 ， 虽然很简单 。
4.语音识别技术
语音识别技术可以文字转换语音 ， 也可以语音转换文字 ， 是已经成熟的人工智能技术 ， 应用我们生活的方方面面 ， 而对此技术研发的有科大讯飞、苹果公司、微软、小米 。
而科大讯飞有迅飞输入法 ， 苹果公司有苹果语音助手 ， 微软有小冰 ， 小米有小爱同学 。 此技术先进研发出来的完善是科大讯飞 ， 背后支持是合肥的中国科学技术大学 。 将来此技术得到完善 。
5.图像识别技术
可以以图搜图 ， 也可以拍照相片识别 ， 分出是猫还是狗 ， 图像识别技术采用新的人工智能技术 ， 比如一张图片可以标出这个物品是什么名字 。
语音管声音 ， 图像管形象 ， 此技术也是人工智能的一种 ， 将来可能产生新的图像识别技术 ， 但现在已经成熟 ， 和语音识别技术一样市面上已经有了 。
顾名思义 ， 图像在计算机上是由像素组成 ， 然后一层层分析 ， 分出图像的类型和名字 ， 图像识别技术象征人类的视觉图像 。
为什么图像识别技术也是人工智能的重点代表 ， 因为其的图像处理功能 ， 将来相对于语音识别技术 ， 像喇叭和麦克风二合一 ， 缺一不可 。
6.人机交互技术
人机交互技术就是人和机器的对话 ， 加上语音识别技术 ， 像人类可以自由聊天一样 ， 人机交互技术是人和机器的语音控制 ， 输入和输出 。
现在市面上有小米的小爱同学、微软的小冰 ， 是人机交互技术的典型 ， 控制的语音输入输出 ， 可以随意交谈 ， 说播放音乐 ， 机器马上弹出音乐平台界面 。
像人与人之间聊天一样 ， 人机交互技术是未来的趋势 ， 将来人和机器人可以通过语音声音交谈 ， 称为人机交互技术 。
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