降重一下内容:随着深度学习(张铁林和徐波 2021)在人工智能研究的不断深入和在各个领域广泛应用与发展, 其技术经历了第1阶段的感知机以及第2阶段的多层人工神经网络发展,深度学习在模式识别、自动控制、预测估计、智能机器人和生物医学等领域应用愈发广泛和成熟。由于人工神经网络(artificial neural network, ANN)模型学习的本质是基于海量数据驱动的统计学习,缺少神经内部动力学机制而不能准确地模仿生物大脑神经元的运作机制,且需要消耗大量的计算资源,在处理具有不确定性、时空关联性等任务时表现远不如人脑。
时间: 2024-02-26 15:52:58 浏览: 23
好的,您的问题是关于深度学习技术发展的历程和应用领域。随着深度学习在人工智能研究的不断深入和在各个领域广泛应用与发展,其经历了感知机和多层人工神经网络两个阶段的发展。深度学习在模式识别、自动控制、预测估计、智能机器人和生物医学等领域应用愈发广泛和成熟。然而,由于人工神经网络模型学习的本质是基于海量数据驱动的统计学习,缺少神经内部动力学机制而不能准确地模仿生物大脑神经元的运作机制,且需要消耗大量的计算资源,在处理具有不确定性、时空关联性等任务时表现远不如人脑。