简述智能网络技术人工智能网络教程( 三 )

第 0 层包含 3 个输入，即我们的x i 值。这些可能是图像的原始像素强度或从图像中提取的特征向量。
第 1 层和第 2层分别是包含 2 个和 3 个节点的隐藏层。
第 3 层是输出层或可见层——在那里我们可以从网络中获得整体输出分类。输出层通常具有与类标签一样多的节点；每个潜在输出一个节点。例如，如果我们要构建一个神经网络来对手写数字进行分类，我们的输出层将包含 10 个节点，每个节点代表0-9 。
神经网络有什么用？当然，如果使用适当的架构，神经网络可用于监督、无监督和半监督学习任务。神经网络的常见应用包括分类、回归、聚类、矢量量化、模式关联和函数逼近等等
事实上，对于机器学习的几乎每个方面，神经网络都以某种形式得到应用。
1、无人驾驶汽车
无人驾驶使用到了很多人工智能方面的技术，其中一个计算机视觉便是使用CNN卷积神经网络让无人驾驶能够看到路面路况等
2、人脸识别
人脸识别的应用就比较广泛了，手机人脸解锁，人脸付款，人脸打卡等
3、机器翻译
随着人工智能学习能力的不断提升，机器翻译的准确性得到了大幅提高
4、声纹识别
生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的还有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。
声纹识别的工作过程为，系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库，当说话人再次说话时，系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比，从而识别出说话人的身份。声纹解锁APP，控制智能家居等等
5、AI智能机器人
机器人的发展经历了漫长的发展，随着人工智能技术的发展，给机器人加上了智能的翅膀
6、智能家居
智能音箱，智能冰箱，洗衣机，空调，电视等等，随着人工智能技术的发展，现在的家庭家居貌似没有点人工智能的点缀，便不好意思立足家居行业
7、推荐系统
大量的数据喂给人工智能，给人带来了更多的便利推荐，个性化推荐系统广泛存在于各类网站和App中，本质上，它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量，依托推荐引擎算法进行指标分类，将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类，经过协同过滤算法，实现精确的个性化推荐。
8、图像搜索
大量浏览器中的相似图片搜索，该技术的应用与发展，不仅是为了满足当下用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求，更是为了通过分析用户的需求与行为，如搜索同款、相似物比对等
9、大健康
未来医疗，大健康行业会越来越多地走入人类的生活，未来随着智能AI的加入，相信人类会提前预测自己的疾病，给人类带来更加美好的明天。
以上等等都会使用到人工智能的神经网络技术，就像人类一样，未来的机器会越来越多的有自己的神经网络，也会越来越聪明。

以上关于本文的内容，仅作参考！温馨提示：如遇健康、疾病相关的问题，请您及时就医或请专业人士给予相关指导!

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