关于人工智能bp（关于人工智能弊端）-Arm年度技术研讨会

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AlphaGo属于物联网流派。在具体实现上，AlphaGo综合了三种不同的算法，分别是蒙特卡洛树、人工神经网络和深度强化学习。其中蒙特卡洛树属于符号主义流派，人工神经网络属于连接主义流派，而深度强化学习则属于进化主义流派。

联结主义强调仿人脑模型，即将神经元之间的联结关系作为人工神经网络的基础。而行为主义注重应用和身体模拟，认为控制论和感知-动作型控制系统是人工智能的关键这三个学派各有优缺点。

连接主义学派连接主义学派又被称为仿生学派或生理学派，是基于神经元及神经元之间的网络联结机制来模拟和实现人工智能。人工智能的物质基础是神经系统，基本单位是神经元。

人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。

1、计算方法不同前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。

2、卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。

3、简而言之，RBF神经网络其实就是，具有不同激活函数和应用方向的前馈网络。【4】Deep Feed Forword(DFF)深度前馈神经网络【4】DFF深度前馈神经网络 DFF深度前馈神经网络在90年代初期开启了深度学习的潘多拉盒子。

4、连接方式不一样。卷积神经网络由卷积层、池化层和全连接层组成，卷积层通过卷积操作来提取输入数据的特征，池化层用于降低特征图的维度，全连接层用于将特征映射到输出类别。

(4) 贝叶斯学派（bayes），基于概率统计的贝叶斯算法最常见的应用就是反垃圾邮件功能，贝叶斯分类的运作是借着使用标记与垃圾邮件、非垃圾邮件的关连，然后搭配贝叶斯推断来计算一封邮件为垃圾邮件的可能性。

人工智能的三大学派分别是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。符号主义学派。

人工智能的三大流派如下：从学术的观点看，人工智能主要分三大学派，分别是符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。人工智能学派中功能模拟属于行为主义学派。

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