cnn卷积神经网络 SVM和神经网络(如: DNN CNN RNN)是不是兄弟关系？有什么证据吗？

SVM和神经网络(如: DNN CNN RNN)是不是兄弟关系？有什么证据吗？不，神经网络不是兄弟，因为它们有不同的结构。支持向量机是通过凸优化算法解决凸性问题，找到最大边缘条件，实现高维数据分割。神

SVM和神经网络(如: DNN CNN RNN)是不是兄弟关系？有什么证据吗？

不，神经网络不是兄弟，因为它们有不同的结构。

支持向量机是通过凸优化算法解决凸性问题，找到最大边缘条件，实现高维数据分割。神经网络通过复杂的非线性表达式来描述输入输出之间的关系。CNN采用卷积核对参数矩阵进行约简，RNN采用参数共享的方法，DNN采用FC网络时只使用线性和非线性表达式。这些算法的设计思想和应用都不尽相同。不能说他们是兄弟，但他们都是机器学习算法。

AI国内厂商看成绩比外国公司厉害，为什么cpu却感觉还不行？

硬件层面是国内的痛。建议大家可以看看袁仁佑科技芯片的内容。至于目前国内的优势，确实是在软件层面。移动互联网的成熟、数据的获取、人员的集中，都使中国成为人工智能的第一个发展中心。我们可以看到，近年来首创的人工智能技术——旷世科技和尚唐科技，在人工智能领域取得了巨大的成功突破。在硬件方面，国内的强项仍然是OEM，但这些AI公司也相继投入研发硬件落地。相信在不久的将来，硬件将不再是中国的硬伤。

为什么现在人工智能这么热，是因为某个技术获得突破性进展了吗？

不仅仅是AI现在如此火爆，历史上也曾一度火爆。

人们总是高估短时间内能取得的成就，却低估了长时间内能取得的成就。这是人类社会的本性，而且一直如此。1956年达特茅斯会议提出了人工智能的概念。当时，科学家们信心满满，希望让人工智能在十年内解决人类智能能够解决的问题。当时的一位大牛认为，让机器看到和理解事物是一项非常简单的任务，让他的博士生在一个月内解决机器视觉的问题。当然，我们知道，这个问题到现在还没有解决。

人工智能是一个极其重要的领域。正因为如此，人们对它的看法总是徘徊在几个极端之间。上世纪60年代，人们对解决自然语言问题充满了热情，希望用几年时间创造出一个通用的翻译器，让人们相互理解，让巴别塔不再是废墟。但在投入了大量人力物力后，研究人员却一败涂地。于是，人工智能的热潮迅速退去。在接下来的十年里，整个领域变得悲观起来，持续了十多年的“人工智能之冬”开始了。

然而，许多研究人员仍在研究它——毕竟，人工智能太有吸引力了。20世纪90年代以来，一些新的思想被应用，人工智能领域逐渐活跃起来。但最大的变化应该是2006年提出的“深度学习”方法。该方法以神经网络为基础，模拟人脑的学习方法，构造多层机器学习模型。

最重要的是，这种方法具有很强的通用性，使机器能够“学习”如何理解现实世界中的对象。因此，人们在图像识别、机器翻译、作文、写作等领域进行了深入的学习尝试，其中自然语言处理有着良好的发展势头。

如果在人工智能的发展中有任何突破性的技术，深度学习应该是其中之一。然而，这一领域的普及不仅仅是由深度学习推动的，计算机工具的普及、计算能力的提高和互联网的发展都是促成当今人工智能发展的重要因素。

计算机硕士期间如何发力，毕业后能冲击30-40w年薪的offer？

编程能力体现在很多方面。有两个关键点：1）参加华为、阿里等竞争，获得高分，可以提高编程能力和算法能力。！2！编程基础必须足够好。阿里除了通过笔试技术考试外，一般还有五个技术方面。每一轮面试都充满了技术人才。别指望从几年前开始。有足够的技术基础和必要的编程能力，并有足够的项目经验是非常重要的。

虽然很多大型民营企业对研究生的成绩不太重视，但国企的成绩却备受关注。如果你要进入一个国有企业，要注意你自己的成就。

这里的项目经验可以是你在实验室做的项目，也可以是你在外面实践的项目。简言之，你必须有一个实际的项目，你必须从中积累，这种积累必须经得起五轮面试。

像普通的四级或六级考试一样，不要留下你在面试中写的专利和论文。你应该提前准备，这对面试也有帮助。

谢谢