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《神经网络与深度学习》讲义
让机器具备智能是人们长期追求的目标，但是关于智能的定义也十分模糊。Alan Turing在1950年提出了著名的图灵测试：“一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式，和对方进行一系列的问答。如果在相当长时间内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么就可以认为这个计算机是智能的”。要通过真正地通过图灵测试，计算机必须具备理解语言、学习、记忆、推理、决策等能力。这也延伸出很多不同的学科，比如机器感知（计算机视觉、自然语言处理），学习（模式识别、机器学习、增强学习），记忆（知识表示）、决策（规划、数据挖掘）等。所有这些分支学科都可以看成是人工智能（Artificial Intelligence，AI）的研究范畴。其中，机器学习（Machine Learning，ML）因其在很多领域的出色表现逐渐成为热门学科。机器学习的主要目的是设计和分析一些学习算法，让计算机从数据中获得一些决策函数，从而可以帮助人们解决一些特定任务，提高效率。对于人工智能来说，机器学习从一开始就是一个重要的研究方向，并涉及了概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），也简称神经网络，是众多机器学习算法中比较接近生物神经网络特性的数学模型。人工神经网络通过模拟生物神经网络（大脑）的结构和功能，由大量的节点（或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成，可以用来对数据之间的复杂关系进行建模。
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