神经网络的主要目的是通过模仿人脑的功能来建模和解决复杂的问题。神经网络旨在识别数据中的模式和关系，实现分类、回归和预测等任务。例如，在图像分类中，卷积神经网络 (cnn) 提取边缘和纹理等特征来识别图像中的对象。神经网络是多功能的，并且已经成功地应用于跨域的任务，例如自然语言处理 (例如，GPT模型)，强化学习 (例如，AlphaGo) 和生成建模 (例如，gan)。它们对于传统的基于规则的方法难以解决的问题特别有效，因为它们可以直接从数据中学习，而无需对规则进行显式编程。
计算机视觉算法背后的数学是什么？
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多代理系统在群体机器人中如何工作？
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计算机视觉与机器学习密切相关，但并不是严格意义上的子集。根据牛津大学等来源的定义，计算机视觉是一个跨学科领域，它结合了计算机科学，数学和工程学，使机器能够解释视觉信息。虽然机器学习，特别是深度学习，在现代计算机视觉中起着至关重要的作用，但边