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机器学习主要通(tōng)过神经网络实现。神经网络作为机器学习的一种(zhǒng)具体(tǐ)模(mó)型,就(jiù)是通过模拟人(rén)脑的结构和(hé)功能来处理数据。人类大脑是由神(shén)经元和(hé)突触构(gòu)成,神经元(yuán)通(tōng)过突触(chù)传递信号(hào),实现(xiàn)信息处理、学习和记忆(yì)等功能(néng)。人工神经网络模(mó)拟这一结构,利用集成(chéng)电路芯片组成的电子(zi)计算系(xì)统,采(cǎi)用人工(gōng)神(shén)经元(yuán)和连接(jiē)(即模型参(cān)数)代(dài)替生物神经元(yuán)和突触,通(tōng)过输入数据、调整权(quán)重来学习和预测,构(gòu)成了AI的物质底座。
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