人工智能、机器学习和深度学习的区别是什么？
人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。五十年代，人工智能曾一度被极为看好。之后，人工智能的一些较小的子集发展了起来。先是机器学习，然后是深度学习。深度学习又是机器学习的子集，深度学习造成了前所未有的巨大的影响。有人说，人工智能（AI）是未来，人工智能是科幻，人工智能也是我们日常生活中的一部分。这些评价可以说都是正确的，就看你指的是哪一种人工智能。今年早些时候，GoogleDeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭九段。在媒体描述DeepMind胜利的时候，将人工智能（AI）、机器学习（machinelearning）和深度学习（deeplearning）都用上了。这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用，但它们说的并不是一回事。现在，经过深度学习训练的图像识别，在一些场景中甚至可以比人做得更好：从识别猫，到辨别血液中癌症的早期成分，到识别核磁共振成像中的肿瘤。Google的AlphaGo先是学会了如何下围棋，然后与它自己下棋训练。它训练自己神经网络的方法，就是不断地与自己下棋，反复地下，永不停歇。深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。
何为人工智能、机器学习和深度学习？三者间的关系又是如何？
随着计算机的快速发展，人工智能越来越火。我们每个人都时不时的听到人工智能，但是人工智能到底是什么？它和机器学习和深度学习到底是什么关系？一、人工智能（ArtificialIntelligence）人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。是计算机科学的一个分支。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是一个系统，它可以在系统内部运行，使机器具有执行任务的逻辑能力。人工智能，旨在创造出能像人类一样工作和反应的智能机器。二、机器学习（machinelearning）——一种实现人工智能的方法机器学习（machinelearning），机器学习可以被定义为人工智能的一个分支或人工智能的具体应用。在机器学习中，机器具有独立学习的能力，不需要显式编程。这可以让应用程序根据实时场景中的数据进行自我调整。机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。三、深度学习（deeplearning）——一种实现机器学习的技术一种基于神经网络的学习方法。深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。为了更好理解，笔者画了下图来表述它们之间关系。人工智能包括了机器学习和深度学习，机器学习包括了深度学习，他们是子类和父类的关系。
梯度下降算法的正确步骤是什么?
1、用随机值初始化权重和偏差。2、把输入传入网络，得到输出值。3、计算预测值和真实值之间的误差。4、对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差。5、重复迭代，直至得到网络权重的最佳值。梯度下降法，它是解析法中最古老的一种，其他解析方法或是它的变形，或是受它的启发而得到的，因此它是最优化方法的基础。作为一种基本的算法，他在最优化方法中占有重要地位。其优点是工作量少，存储变量较少，初始点要求不高。其缺点是收敛慢，效率不高，有时达不到最优解。
梯度下降法的基本思想
梯度下降法的基本思想如下：定义梯度下降法（Gradient descent，简称GD）是一阶最优化算法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值。必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点，这个过程则被称为梯度上升法。用途梯度下降法是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题（线性和非线性都可以）。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降法和最小二乘法是最常采用的方法。在求解损失函数的最小值时。可以通过梯度下降法来迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了。在机器学习中，基于基本的梯度下降法发展了两种常用梯度下降方法，分别为随机梯度下降法和批量梯度下降法。原理在当前位置求偏导，即梯度，正常的梯度方向类似于上山的方向，是使值函数增大的，下山最快需使最小，从负梯度求最小值，这就是梯度下降。梯度上升是直接求偏导，梯度下降则是梯度上升的负值。由于不知道怎么下山，于是需要走一步算一步，继续求解当前位置的偏导数。这样一步步的走下去，当走到了最低点，此时我们能得到一个近似最优解。
