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理论推导（人工智能的诞生，1956-1980），但是计算机实现不了，这时的人工智能，其实可以理解成人类引导的一个阶段，计算机还没有能力进行学习；安徽遴选专家指导学习（人工智能步入产业化，1980-2000），但是计算机能力不强，但是比第一阶段强一点的状态，开始自己慢慢学习了，由专家来引导；专家继续制定应用更加广泛的模型（对很多行业都有对应的模型）（人工智能迎来爆发，2000-），此时，因为计算机时代的到来，产生的数据更多，且计算机的计算力也能够跟上了，出现了spark, hive这些大数据分析的工具，人工智能开始火了起来；定义：深度（多层）的网络来学习数据，并且预测数据（分类、回归）http://lx.gongxuanwang.COM/sszt/23.htm从最开始的多层感知机，到CNN处理图片，到RNN处理时间序列数据，LSTM记忆长期数据，GRU简单参数来记忆长期数据等等。深度学习分类：有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。矩阵中的某一行，或者某一列加/减一个数，矩阵的秩不变2）矩阵的行/列乘以或者除以某一个不为0的数，矩阵的秩不变3)矩阵的某一行/一列的元素，加到矩阵的某一行/列中去，安徽遴选矩阵的秩保持不变r a n k ( A + k x i ) = r a n k ( A ) rank(A + k x_i) = rank(A) rank(A+kxi​)=rank(A)4）矩阵的行秩=列秩

脚本宝典总结

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