人类很早就想到了能够“思考”的机器的存在，甚至从我们很小的时候起，我们就经常梦想尝试一下这个机器，尝试一下有一个机器，尝试一下这个机器可以做到这一点，尝试一下这个机器可以做到这一点。关键是人类确实想要能够思考或至少能够学习的机器。由于人类巨大的好奇心，人类发现了很多可以用于日常生活的技术，并且从人类巨大的好奇心出发，这种好奇心催生了一个称为人工智能的计算机科学领域。 ” 人工智能是对计算机系统理论和开发的研究，使计算机系统能够执行以前只能由人类完成的任务。
随着人工智能技术的发展
人工智能的一个分支出现并受到研究者的广泛关注，称为机器学习。机器学习研究理论，使计算机能够从数据中“学习”，机器学习涉及统计学、计算机科学、数学甚 免费电话列表 至神经学等各种科学学科。有趣的机器学习算法之一是人工神经网络，顾名思义，人工神经网络的灵感来自于人脑工作的“简化”方式。直观地从大脑的工作方式中寻找灵感来制造能够“思考”的机器是一个很好的步骤，就像想要通过观察飞鸟如何工作来制造一个能够飞行的设备一样。
在种称为MLP多层感知器
的人工神经网络模型中，称为层，几个人工神经元被分组为一层，然后一层成为另一层的输入。MLP实际上是一个由函数组合而成的（数学）模型.从向 销售线索 量到向量，这个模型通常使用基于梯度的优化算法（例如梯度下降）进行训练，当人工神经网络模型有很多层时会出现各种问题，其中一个著名的问题称为梯度消失，这个问题的出现是因为人工多层神经网络实际上是由很多函数组合而成的函数，因此在计算函数参数的梯度时，我们必须使用链式法则，这会导致参数的梯度很小，从而梯度下降 算法运行缓慢。
