人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的基礎(chǔ)概念有哪些？通過(guò)人體系統(tǒng)建模，實(shí)現(xiàn)了人工智能技術(shù)的重大突破。盡管人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（anns）只是與人類(lèi)神經(jīng)元實(shí)際功能松散耦合的數(shù)學(xué)模型，但其在解決復(fù)雜模糊的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題中的應(yīng)用卻意義深

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的基礎(chǔ)概念有哪些？

通過(guò)人體系統(tǒng)建模，實(shí)現(xiàn)了人工智能技術(shù)的重大突破。盡管人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（anns）只是與人類(lèi)神經(jīng)元實(shí)際功能松散耦合的數(shù)學(xué)模型，但其在解決復(fù)雜模糊的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題中的應(yīng)用卻意義深遠(yuǎn)。此外，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中建立大腦結(jié)構(gòu)深度的模型為學(xué)習(xí)更有意義的數(shù)據(jù)表示開(kāi)辟了廣泛的可能性。在圖像識(shí)別和處理方面，CNN視覺(jué)系統(tǒng)復(fù)雜的、空間不變的細(xì)胞的啟發(fā)也極大地改善了我們的技術(shù)。

只要人類(lèi)的感知能力超過(guò)機(jī)器，我們就能從理解人類(lèi)系統(tǒng)的原理中獲益。人類(lèi)對(duì)感知任務(wù)非常精通，人類(lèi)理解與人工智能現(xiàn)狀的反差在機(jī)器聽(tīng)覺(jué)領(lǐng)域尤為明顯?？紤]到人類(lèi)系統(tǒng)在視覺(jué)處理上的優(yōu)勢(shì)，我們借鑒了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器聽(tīng)覺(jué)的相似過(guò)程。也許最抽象的聲場(chǎng)是我們?nèi)绾慰创祟?lèi)。盡管信號(hào)處理問(wèn)題的解決方案必須在強(qiáng)度、頻譜和時(shí)間屬性等參數(shù)的較低水平上進(jìn)行操作，但最終目標(biāo)往往是認(rèn)知問(wèn)題：以我們感知聲音的方式轉(zhuǎn)換信號(hào)，包括改變。例如，如果您想以編程方式更改錄制的語(yǔ)音的性別，在定義其較低級(jí)別的特征之前，有必要使用更有意義的術(shù)語(yǔ)來(lái)描述問(wèn)題。說(shuō)話人的性別可以看作是一種認(rèn)知屬性，它由許多因素組成：聲音的一般音調(diào)和音色、發(fā)音的差異、詞語(yǔ)和語(yǔ)言選擇的差異以及對(duì)這些屬性與性別關(guān)系的共同理解。