基于人工神经网络的深度学习技术

人工智能领域的基础技术仍然一直行驶在快车道上，实际用例也如雨后春笋一般涌现，不仅对全球经济产生了巨大影响，也渗透到了人们日常生活的各个方面。那么基于人工神经网络的深度学习技术有哪些形式？

基于人工神经网络的深度学习技术具体来看，有以下三种主要形式。

前馈神经网络：最常见的神经网络类型之一。信息在这种网络结构中只向前传导（也即输入层—隐藏层—输出层），中间没有循环等复杂结构。

循环神经网络（RNN）：通过循环将人工神经网络的神经元之间连接起来，该结构适于处理时间序列类输入，尤其擅长手写文字识别、语音识别这一类任务。

卷积神经网络（CNN）：其神经层之间的连接结构受到了动物视觉皮层（负责处理图像）组织结构的启发，适于处理图像感知类任务。

在估算人工智能技术的价值潜力时，我们也考虑了其他常见的机器学习算法（如决策树模型、回归、分类、聚类以及集成算法等）以及生成对抗网络（GAN）和强化学习（RL）技术，但由于这些技术目前尚未得到广泛应用，因此我们没有将其纳入人工智能价值潜力的估算范围。