"深度学习与神经网络综述：框架、研究领域与机器学习流程"

神经网络是一种以人工神经元为基本单元的模型，它模仿人脑神经元之间的联结方式，通过学习数据与模型中的权重来进行预测或者分类等任务。而深度学习是一类机器学习问题，主要解决贡献度分配问题，通过神经网络的多层次结构，可以学习到更加复杂的特征表示。 常用的深度学习框架有PaddlePaddle、Tensorflow、Caffe、Theano、MXNet、Torch和PyTorch等，这些框架提供了丰富的工具和函数，方便了神经网络模型的构建和训练。 人工智能的研究领域主要包括机器感知、学习、语言、记忆和决策等。机器感知是指计算机对于视觉和语音信息的处理，其中计算机视觉主要关注图像和视频的理解和分析，语音信息处理则关注对语音信号进行识别和理解。学习领域主要包括模式识别、机器学习和强化学习，目的在于通过数据和经验来改善系统的性能。语言领域主要涉及自然语言处理，包括对文本的理解和生成。记忆领域关注知识的表示和存储，以及对知识的检索和应用。决策领域主要涉及规划和数据挖掘，通过分析和挖掘数据来进行决策和预测。 机器学习的过程包括以下几个步骤。首先是收集数据，数据的质量和数量将直接影响预测模型的建立，需要对数据进行去重、标准化和错误修正等处理，并保存成数据库文件或者csv格式文件，为下一步的数据加载做准备。接下来是对数据进行分析，在分析数据阶段，需要了解每列的最大值、最小值、平均值、方差、中位数、分位数等统计特征，以及某些特定值（如零值）的比例或者分布规律等，可以通过可视化工具来实现更好的分析。然后是特征工程，选择合适的特征，并进行特征的变换、选择和组合等操作，以提取数据中的有用信息。接下来是选择合适的机器学习算法，将输入和输出变量之间的关系建立为模型。最后是训练模型，通过使用训练数据来调整模型的参数，以使模型能够更好地拟合数据并进行预测，同时需要对模型进行评估和调优，以提高模型的性能和泛化能力。 综上所述，神经网络是一种模仿人脑神经元的模型，深度学习是一种解决贡献度分配问题的机器学习方法，常用的深度学习框架有多种选择。人工智能研究涉及机器感知、学习、语言、记忆和决策等领域。机器学习的过程包括数据收集、数据分析、特征工程、选择算法和训练模型等步骤。这些知识将为神经网络的期末复习提供参考资料。