比較火的人工智慧演算法有哪些？
推薦一個還不火的演算法。
深度殘差收縮網路[1]：一種致力於提高含噪數據上效果的人工智慧演算法，原理如下：
軟閾值化是深度殘差收縮網路能處理含噪數據的關鍵。
參考
- ^Deep Residual Shrinkage Networks https://ieeexplore.ieee.org/document/8850096
把目前的學習比較重要的演算法，大概的列舉一下！
線性回歸演算法有，多元線性回歸，梯度下降法，歸一化，正則化，Lasso回歸，Ridge回歸，多項式回歸。
線性分類的演算法，邏輯回歸演算法，Softmax回歸演算法，SVM支持向量機演算法，SMO優化演算法。
無監督學習的演算法，K-means聚類演算法、PCA降維演算法、
決策樹系列演算法需要學習瞭解：決策樹演算法、隨機森林演算法、Adaboost演算法、GBDT演算法、XGBoost演算法。
概率圖模型的演算法，貝葉斯分類演算法、隱含馬爾可夫模型、最大熵模型、條件隨機場。
深度學習的神經網路演算法。
想進階學習人工智慧，關注聯繫我！！
發佈於 2020-07-15繼續瀏覽內容
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曼孚科技人工智慧基礎數據服務提供商（數據中臺、數據採集、數據標註）第三次人工智慧浪潮中最火的演算法是深度學習演算法。
簡單來說，深度學習是機器學習中一種基於對數據進行表徵學習的方法。深度學習又可以分為三種典型演算法，分別為卷積神經網路（CNN）、循環神經網路（RNN）和生成對抗網路（RAN）。
卷積神經網路是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路(Feedforward Neural Networks)，是深度學習的代表演算法之一。典型的CNN由3個部分組成——卷積層、池化層、全連接層。
循環神經網路(Recurrent Neural Network, RNN)是一類以序列數據為輸入，在序列的演進方向進行遞歸且所有節點(循環單元)按鏈式連接的遞歸神經網路。
生成對抗網路(GAN, Generative Adversarial Networks )是一種深度學習模型，由生成器和判別器組成。
發佈於 2020-07-11繼續瀏覽內容知乎發現更大的世界打開Chrome繼續
我愛土豆絲車輛工程你這個領域太寬了 人工智慧 現在 和深度學習感覺可以畫上一個 約等於 的符號 當然是現階段 你可以瞭解一下 深度學習領域 裡面又細分為很多領域 視覺 雷達 .....
第三次人工智慧浪潮中最火的演算法是深度學習演算法。
簡單來說，深度學習是機器學習中一種基於對數據進行表徵學習的方法。深度學習又可以分為三種典型演算法，分別為卷積神經網路（CNN）、循環神經網路（RNN）和生成對抗網路（RAN）。
卷積神經網路是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路(Feedforward Neural Networks)，是深度學習的代表演算法之一。典型的CNN由3個部分組成——卷積層、池化層、全連接層。
循環神經網路(Recurrent Neural Network, RNN)是一類以序列數據為輸入，在序列的演進方向進行遞歸且所有節點(循環單元)按鏈式連接的遞歸神經網路。
生成對抗網路(GAN, Generative Adversarial Networks )是一種深度學習模型，由生成器和判別器組成。
發佈於 2020-07-11繼續瀏覽內容知乎發現更大的世界打開Chrome繼續我愛土豆絲車輛工程你這個領域太寬了 人工智慧 現在 和深度學習感覺可以畫上一個 約等於 的符號 當然是現階段 你可以瞭解一下 深度學習領域 裡面又細分為很多領域 視覺 雷達 .....
你這個領域太寬了 人工智慧 現在 和深度學習感覺可以畫上一個 約等於 的符號 當然是現階段 你可以瞭解一下 深度學習領域 裡面又細分為很多領域 視覺 雷達 .....
人工智慧本身的領域就比較寬泛，圖像，語義，神經網路，每個領域適應的演算法也不一致。
不能。
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