人工智能、机器学习、深度学习、神经网络的区别

人工智能、机器学习、深度学习的包含关系如上图所示

1 人工智能

人工智能是计算机科学的一个分支，它试图让人们了解智能的实质，并生产出一种新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能是研究使计算机模拟人的某些思维过程和智能行为的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。该领域的研究涉及机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

2 机器学习

机器学习是人工智能的一个分支，也是用来实现人工智能的一个有效手段。简单地说，机器学习就是通过算法使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做出智能识别或对未来做出预测。使用大量数据和算法来“训练”机器，由此让机器来学习如何完成任务。

2.1 机器学习形式

机器学习主要分三种形式，即监督学习、非监督学习、半监督学习。最常见的是监督学习中的分类问题。监督学习的训练样本都含有“标签”，非监督学习的训练样本中都不含“标签”，而半监督学习介于监督学习和非监督学习之间。在监督学习中，因为训练集全部已经标记了，所以关注点通常是在未来测试数据上的性能;而在半监督学习的分类问题中，训练数据中包含未标记的数据。因此，存在两个不同的目标:一个是预测未来测试数据的类别，另一个是预测训练样本中未标记实例的类别。

2.1.1 监督学习

监督学习的训练集要求包括输入输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人为标注的。监督学习中最常见的是分类问题，通过已有的训练样本去训练，得到一个最优模型，再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断，从而实现分类的目的，也就具有了对未知数据分类的能力。监督学习的目标往往是让计算机去学习已经创建好的分类系统。常见的监督学习算法有:回归分析和统计分类。

2.1.2 非监督学习

非监督学习事先没有任何训练样本，而需要直接对数据进行建模。样本数据类别未知，需要根据样本间的相似性对样本集进行分类，试图使类内差距最小化，类间差距最大化。通俗点来说，就是实际应用中不少情况下无法预先知道样本的标签，也就是说没有训练样本对应的类别，因而只能从原先没有样本标签的样本集开始学习分类器设计。非监督学习里典型的例子是聚类。聚类的目的在于把相似的东西聚在一起，而并不关心这一类是什么。

2.1.3 半监督学习

半监督学习所给的数据，有的是有标签的，有的是没有标签的。单独使用有标签的样本，能够生成有监督的分类算法:单独使用无标签的样本，能够生成非监督聚类算法。若两者都使用，则希望在有标签的样本中加入无标签的样本，增强有监督分类的效果;同样，希望在无标签的中加入有标签的样本，增强非监督聚类的效果。一般而言，半监督学习侧重于在有监督的分类算法中加入无标记样本来实现半监督分类。

2.2 机器学习模型

有两种机器学习模型:生成模型和判别模型。我们看看下面的分类器列表:决策树、神经网络、随机森林、广义增强模型、逻辑回归、朴素贝叶斯和支持向量机(SVM)。其中大部分是分类器和组合模型。这里比较特殊的是朴素贝叶斯。这是列表中唯一的生成模型。其他都是判别模型的例子。生成模型和判别模型的根本区别在于潜在概率的推导形式。

2.2.1 判别模型

判别模型学习目标变量Y和特征X的条件概率P(Y |X)。这是最小二乘回归的工作方式，它是我们使用的一种推理模式。这是理清变量之间的关系的一种方法。

2.2.2 生成模型

生成模型旨在对数据集进行完整的概率描述。生成模型的目标是计算联合概率P(X, Y),可以直接计算或通过计算P(Y|X)和P(X)来计算联合概率分布P(X, Y).然后推断需要分类的新数据的条件概率。这种方法需要比回归更扎实的概率信息，但它提供了数据概率结构的完整模型。了解联合概率分布可以生成数据: 因此，朴素贝叶斯是一个生成模型。

2.2.2.1 自编码器

在这里，我们构建一个由两个主要组件组成的模型: 一个编码器模型q(h|x),将输入映射到另一个空间(称为隐藏空间或者潜在空间，用h表示);一个解码器模型q(x|h)，从隐藏的输入空间中学习相反的映射。
这些组件(编码器和解码器)连接在一起形成一个端到端的可训练模型。编码器和解码器模型都是结构不同的神经网络，例如RNN和注意力网络，以获得期望的结果。

2.2.2.2 GAN

我们有一个生成器模型q(x |h)将低维潜藏空间h(通常表示为简单分布的噪声)映射到输人空间x。这与解码器在自编码器中的作用非常相似。
现在的目标是要引人一个判别模型p(y|x)，它可以将一个输人实例x与一个是/否的二元回答y相关联，这个回答是关于x是生成器模型根据输入生成的数据或者是我们训练数据集中的真实样本。

GAN是由Ian Goofellow领导的蒙特利尔大学的一组研究人员提出的。GAN模型的核心思想是建立两种互相竞争的神经网络模型。第一种网络模型将噪声作为输人并产生样本(因此称为生成器)。第二种模型(称为判别器)从生成器和实际训练数据中获取样本，并且应该能够区分这两种来源。生成网络和判别网络在玩一个连续的游戏，其中生成器模型正在学习生成更真实的样本或示例，而判别器模型正在学习如何更好地区分生成的数据和真实数据。两种网络同时训练，目标是互相竞争，使生成的样本与真实数据不可区分。

2.2.2.3 序列模型

如果数据本质上是有时序的，那么我们可以使用称为序列模型的特定算法。这些模型可以学习形如p(y|x_n,x_1)的概率，其中i是表示序列中位置的参数，x_ i是第i个输入样本。
举个例子，我们可以把每个单词当作是一系列的字符组成，每个句子当作是一系列的单词组成，而每一个段落都是一系列的句子组成。输出y可以是句子的情感。使用与自编码器类似的技巧，我们可以将y替换为系列或序列中的下一个元素，即y=x_ n+1,从而让模型进行学习。

3 深度学习

深度学习是机器学习领域一个新的研究方向，近年来在图像识别与检索、语言信息处理、语音识别等众多领域都取得较为成功的发展。深度学习应用的发展基础在于建立模型来模拟人类大脑的神经连接结构，在处理图像、声音和文本这些信号时，通过多个变换阶段分层对数据特征进行描述，进而给出数据的解释。
深度学习是实现机器学习的一种技术，现在所说的深度学习大多是指神经网络。神经网络的灵感，来自人类大脑神经元之间的相互连接。深度学习的概念源于对人工神经网络的研究，多隐藏层的神经网络就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层来表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。目前，卷积神经网络和循环神经网络是应用最广的两种深度学习模型。

4 神经网络

神经网络( Neural Network, NN ) 或人工神经网络( Artificial Neural Nework, ANN ),是指用大量的简单计算单元 (即神经元)构成的非线性系统，它在一定程度上模仿了人脑神经系统的信息处理、存储和检索功能，是对人脑神经网络的某种简化、抽象和模拟。

神经网络模型

神经网络是由大量的神经元互相连接而构成的网络。根据网络中神经元的互连方式，常见的网络结构主要可以分为以下3类:
(1)前馈神经网络;
(2)反馈神经网络;
(3)自组织神经网络。
前馈神经网络也称前向网络。之所以称其为前馈网络，是因为这种网络只在训练过程中会有反馈信号，而在分类过程中数据只能向前传送，直至到达输出层，中层间没有向后的反馈信号。BP神经网络就属于前馈网络。
反馈神经网络是种从输出到输入具有反馈连接的神经网络，其结构比前馈网络要复杂得多。典型的反馈型神经网络有Elman网络和Hopfield网络。
自组织神经网络是一种非监督学习网络。它通过自动寻找样本中的内在规律和本质属性，自组织、自适应地改变网络参数与结构，如聚类分析等。