神经网络是人工智能 (AI) 的一个子集，构成了许多AI系统的基础，特别是在机器学习和深度学习方面。它们受到人脑结构的启发，用于解决涉及识别模式，处理数据和做出决策的任务。
在人工智能的背景下，神经网络使系统能够从数据中学习，而不是被显式编程。它们支持自然语言处理、图像识别和推荐系统等应用。
虽然神经网络是人工智能的重要组成部分，但人工智能本身是一个更广泛的领域，除了基于神经网络的方法之外，还包括其他技术，如基于规则的系统、进化算法和专家系统。
我们在深度学习中需要特征提取吗？
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神经网络如何处理不确定性？
Rnn通过处理顺序数据来工作，其中每个步骤的输出取决于当前步骤的输入和先前步骤的信息。与前馈网络不同，rnn有一个反馈回路，允许它们保持先前输入的 “记忆”，使它们适用于时间序列数据、语音或文本。
在训练期间，rnn使用反向传播通过时间
推荐系统如何应用于音乐流媒体服务？
推荐系统中的A/B测试是一种用于比较推荐模型或算法的两种变体的方法，以确定哪一种在实现所需结果 (例如用户参与度或转化率) 方面表现更好。在这种测试方法中，用户被随机分为两组: A组体验现有的推荐系统，而B组则暴露于新版本或修改后的版本。这
在人工智能中，学习代理是什么？
“人工智能中的学习代理是一种旨在通过经验获取知识或提高性能的系统。本质上，它从环境中吸收信息，并利用这些信息随着时间的推移做出更好的决策。学习过程使代理能够适应新情况，而不需要针对每一种可能情境进行明确编程。学习代理并不是用固定的一套规则进