推荐一个还不火的演算法。

深度残差收缩网路[1]：一种致力于提高含噪数据上效果的人工智慧演算法，原理如下：

软阈值化是深度残差收缩网路能处理含噪数据的关键。

参考

  1. ^Deep Residual Shrinkage Networks https://ieeexplore.ieee.org/document/8850096

把目前的学习比较重要的演算法，大概的列举一下！

线性回归演算法有，多元线性回归，梯度下降法，归一化，正则化，Lasso回归，Ridge回归，多项式回归。

线性分类的演算法，逻辑回归演算法，Softmax回归演算法，SVM支持向量机演算法，SMO优化演算法。

无监督学习的演算法，K-means聚类演算法、PCA降维演算法、

决策树系列演算法需要学习了解：决策树演算法、随机森林演算法、Adaboost演算法、GBDT演算法、XGBoost演算法。

概率图模型的演算法，贝叶斯分类演算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。

深度学习的神经网路演算法。

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发布于 2020-07-15继续浏览内容知乎发现更大的世界打开Chrome继续曼孚科技曼孚科技人工智慧基础数据服务提供商（数据中台、数据采集、数据标注）

第三次人工智慧浪潮中最火的演算法是深度学习演算法。

简单来说，深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习又可以分为三种典型演算法，分别为卷积神经网路（CNN）、循环神经网路（RNN）和生成对抗网路（RAN）。

卷积神经网路是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网路(Feedforward Neural Networks)，是深度学习的代表演算法之一。典型的CNN由3个部分组成——卷积层、池化层、全连接层。

循环神经网路(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网路。

生成对抗网路(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型，由生成器和判别器组成。

发布于 2020-07-11继续浏览内容知乎发现更大的世界打开Chrome继续我爱土豆丝我爱土豆丝车辆工程

你这个领域太宽了 人工智慧 现在 和深度学习感觉可以画上一个 约等于 的符号 当然是现阶段 你可以了解一下 深度学习领域 里面又细分为很多领域 视觉 雷达 .....

第三次人工智慧浪潮中最火的演算法是深度学习演算法。

简单来说，深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习又可以分为三种典型演算法，分别为卷积神经网路（CNN）、循环神经网路（RNN）和生成对抗网路（RAN）。

卷积神经网路是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网路(Feedforward Neural Networks)，是深度学习的代表演算法之一。典型的CNN由3个部分组成——卷积层、池化层、全连接层。

循环神经网路(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网路。

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人工智慧本身的领域就比较宽泛，图像，语义，神经网路，每个领域适应的演算法也不一致。

不能。

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