在上一篇文章中我們給大家介紹了人工智能的一些算法，人工智能離不開算法，所以我們必須重視算法的應用。人工智能的算法有很多，除了我們在前面提到的機器學習以及專家系統以外，還有遺傳算法以及深度學習，下面我們就給大家介紹一下這些內容。
首先我們說一下遺傳算法，遺傳算法是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。它借鑒生物界的進化規律進行隨機化搜索，遺傳算法主要特點是直接對結構對象進行操作，不存在求導和函數連續性的限定；具有內在的隱并行性和更好的全局尋優能力；采用概率化的尋優方法，能自動獲取和指導優化的搜索空間，自適應地調整搜索方向，不需要確定的規則。遺傳算法的這些性質，已被人們廣泛地應用于組合優化、機器學習、信號處理、自適應控制和人工生命等領域，它是現代有關智能計算中的關鍵技術。而這一算法在很多的領域中倍受關注。
接著我們說一下深度學習，深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。是機器學習中一種基于對數據進行表征學習的方法。對于深度學習來說，其思想就是對堆疊多個層，也就是說這一層的輸出作為下一層的輸入。通過這種方式，就可以實現對輸入信息進行分級表達了。深度學習的主要技術有：代價函數和反向傳播、正則化、稀疏編碼和dropout、線性代數、概率和信息論、欠擬合、過擬合、正則化、最大似然估計和貝葉斯統計、隨機梯度下降、監督學習和無監督學習深度前饋網絡、自適應學習算法、卷積神經網絡、循環神經網絡、遞歸神經網絡、深度神經網絡和深度堆疊網絡等等。另外還有生成對抗網絡和有向生成網絡、機器視覺和圖像識別、自然語言處理、語音識別和機器翻譯；有限馬爾科夫、動態規劃、梯度策略算法、增強學習?？梢?a href='/map/shenduxuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>深度學習設計的學科還是十分廣泛的。
我們在這篇文章中給大家介紹了兩種人工智能的算法——遺傳算法以及深度學習，這兩種算法都是十分重要的，我們要想深入的學習人工智能就不能忽視這兩個算法的學習。
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