ai算法可使计算机从以前的结果中学习并获得信息的更新，而无需人工干预。简单地向其馈送大量结构化数据以完成任务，而无需编程如何执行此任务。根据获得的数据人工智能通过考虑多种因素来建立假设并提出可能的新结果。
一、ai算法介绍
人工智能是一组算法，可使计算机从以前的结果中学习并获得信息的更新，而无需人工干预。简单地向其馈送大量结构化数据以完成任务，而无需编程如何执行此任务。根据获得的数据，人工智能将通过考虑多种因素来建立假设并提出可能的新结果，这将帮助他们做出比人类更好的决策。
无人驾驶汽车就是较好的例子之一。AI主要用于自动驾驶汽车，其中传感器检测人行横道，信号灯，迎面驶来的车辆，车道检测和地面状况的实例，并使用盲点监控，激光雷达和超声波等传感器绘制地图，所有数据将被存储。并添加到AI机器中，以分析并做出更明智的驾驶决策。
人工智能算法的领域很广，已经存在很长时间了。深度学习是机器学习领域的一个子集，机器学习是人工智能的一个子领域。深度学习网络与“古典的”前馈多层网络的区别在于:
比之前的网络更多的神经元
连接层的更复杂方法
有“寒武纪大爆炸”式的计算能力来进行训练
自动特征提取。
延伸阅读：
二、反向传播
反向传播只是计算函数的偏导数(或梯度)的一种方法，它的形式是函数的复合形式(如神经网络)。当你使用基于梯度的方法解决优化问题时(梯度下降只是其中之一)，你需要在每次迭代中计算函数梯度。
对于神经网络，目标函数具有组合形式。如何计算梯度？有两种常见的方法：(i) 解析微分。你知道函数的形式。你只要用链式法则(基本微积分)计算导数就行了。(ii) 近似微分利用有限差分。这种方法的计算代价很高，因为函数求值的个数是O(N)，其中N是参数的个数。与解析微分相比，这个计算代价是非常大的。然而，有限差分通常用于调试时验证反向传播的实现是不是正确。
以上就是关于ai算法的内容希望对大家有帮助。
