人工智能常用的29种算法 人工智能神经网络中的基础概念有哪些？

人工智能神经网络中的基础概念有哪些？

通过人体系统建模，实现了人工智能技术的重大突破。尽管人工神经网络（anns）只是与人类神经元实际功能松散耦合的数学模型，但其在解决复杂模糊的现实问题中的应用却意义深远。此外，在神经网络中建立大脑结构深度的模型为学习更有意义的数据表示开辟了广泛的可能性。在图像识别和处理方面，CNN视觉系统复杂的、空间不变的细胞的启发也极大地改善了我们的技术。

只要人类的感知能力超过机器，我们就能从理解人类系统的原理中获益。人类对感知任务非常精通，人类理解与人工智能现状的反差在机器听觉领域尤为明显。考虑到人类系统在视觉处理上的优势，我们借鉴了神经网络机器听觉的相似过程。也许最抽象的声场是我们如何看待人类。尽管信号处理问题的解决方案必须在强度、频谱和时间属性等参数的较低水平上进行操作，但最终目标往往是认知问题：以我们感知声音的方式转换信号，包括改变。例如，如果您想以编程方式更改录制的语音的性别，在定义其较低级别的特征之前，有必要使用更有意义的术语来描述问题。说话人的性别可以看作是一种认知属性，它由许多因素组成：声音的一般音调和音色、发音的差异、词语和语言选择的差异以及对这些属性与性别关系的共同理解。

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