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人工智能,机器学习,神经网络,深度神经网络之间的关系是什么
所以上面的四种概念中，人工智能是最宽泛的概念，机器学习是其中最重要的学科，神经网络是机器学习的一种方式，而深度神经网络是神经网络的加强版。记住这个即可。
因此，从涵盖范围比较的话，人工智能机器学习深度学习，深度学习仅仅是人工智能这个大领域中很小的一个分支。
C.人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法及应用的新的交叉学科，机器学习是人工智能的核心研究邻域之一，深度学习是机器学习的新领域，研究多隐层多感知器、模拟人脑进行分析学习的人工神经网络。
人工智能、机器学习和深度学习之间的关系可以用一个渐进的层次关系来表示。深度学习是机器学习的一种方法，而机器学习又是人工智能的一种实现方式。
人工神经网络英文简称为
1、ANN（人工神经网络）ANNANN是指由大量的处理单元（神经元） 互相连接而形成的复杂网络结构，是对人脑组织结构和运行机制的某种抽象、简化和模拟。
2、人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）简称神经网络（NN），是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界***响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。
3、本文讨论的神经网络是从生物学领域引入计算机科学和工程领域的一个仿生学概念，又称人工神经网络（英语：artificial neural network，缩写ANN）。
4、“人工神经网络”（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN）是在对人脑组织结构和运行机制的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。
5、人工神经网络（artificialneuralnetwork，ANN）指由大量与自然神经系统相类似的神经元联结而成的网络，是用工程技术手段模拟生物网络结构特征和功能特征的一类人工系统。
深度学习中的深度是指
深度学习中的“深度”是指中间神经元网络的层次很多。深度学习的定义 深度学习是机器学习的一种方法，它基于人工神经网络的结构和工作原理。
深度学习中的深度是指中间神经元网络的层次很多。神经元（neuron，neure），神经系统的基本结构和机能单位。主要部分包括树突、胞体、轴突、细胞膜。
深度：认真。细致 系统。专心。有调理。有目的。
深度学习的”深度“是指从”输入层“到”输出层“所经历层次的数目，即”隐藏层“的层数，层数越多，深度也越深。所以越是复杂的选择问题，越需要深度的层次多。除了层数多外，每层”神经元“－***小圆圈的数目也要多。
通常深度在机器视觉里面都是指空间里面的各个点相对于摄像头的距离 ，知道了这个信息之后就可以很方便的计算各点之间的相互距离了。深度学习中的深度是指学习程度高。
深度学习是从机器学习中的人工神经网络发展出来的新领域。早期所谓的“深度”是指超过一层的神经网络。但随着深度学习的快速发展，其内涵已经超出了传统的多层神经网络，甚至机器学习的范畴，逐渐朝着人工智能的方向快速发展。
