人工神经网络和盧特菲·澤德

快捷方式: 差异，相似，杰卡德相似系数，参考。

人工神经网络和盧特菲·澤德之间的区别

人工神经网络 vs. 盧特菲·澤德

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），简称神经网络（Neural Network，NN）或類神經網絡，在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络（动物的中樞神經系統，特别是大脑）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。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统，通俗的講就是具備學習功能。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具。典型的神经网络具有以下三个部分：. 盧特菲·阿利亞斯卡·澤德（Lotfi Aliasker Zadeh，date，），生於巴库，美国逻辑学家和数学家，於1965年建立了模糊集和模糊逻辑，主要研究模糊邏輯的應用。1991年又引進軟計算的概念。1996年提出。近期的研究重点是软计算在自然语言处理的应用何语言的语义计算。 他有阿塞拜疆籍的父親和俄羅斯籍的母親，並於伊朗長大，1944年搬往美國。他現為美國加州大學柏克萊分校研究院教授及柏克萊软計算研究所主任。 他早年对传统的控制论有很大的贡献，包括线性系统理论和z-变换。自1965年发表了第一篇关于模糊集的文章到现在，他一直致力于发展和推广模糊逻辑。.

人工智能

人工智能（Artificial Intelligence, AI）亦稱機器智能，是指由人製造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智能是指通過普通電腦程式的手段實現的人類智能技術。該詞也指出研究這樣的智能系統是否能夠實現，以及如何實現科學領域。同時如此，人類的數量開始收斂及功能逐漸被其取代。 一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”，智能主体是指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是「制造智能机器的科学与工程。」 人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及範圍極廣。人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题，其中之一是，如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。 AI的核心问题包括建構能夠跟人類似甚至超越的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。強人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前強人工智慧已經有初步成果，甚至在一些影像辨識、語言分析、棋類遊戲等等單方面的能力達到了超越人類的水平，而且人工智慧的通用性代表著，能解決上述的問題的是一樣的AI程式，無須重新開發算法就可以直接使用現有的AI完成任務，與人類的處理能力相同，但達到具備思考能力的統合強人工智慧還需要時間研究，比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。目前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基於仿生學、認知心理學，以及基于概率论和经济学的演算法等等也在逐步探索當中。.

人工智能和人工神经网络 · 人工智能和盧特菲·澤德 · 查看更多 »