摘要：机器学习、深度学习和人工智能是包含关系。机器学习是一类让计算机自主学习的算法统称，深度学习是其子集。机器学习分为监督学习（带标签数据训练）、非监督学习（无标签数据聚类）和强化学习（通过环境反馈优化行为）。监督学习常用算法包括SVM、决策树等，非监督学习主要有K均值聚类、PCA等，强化学习则以Q-learning、DQN为代表。三者应用场景广泛，如图像识别、自动驾驶、医疗诊断等，共同推动AI技

摘要：机器学习、深度学习和人工智能是包含关系。机器学习是一类让计算机自主学习的算法统称，深度学习是其子集。机器学习分为监督学习（带标签数据训练）、非监督学习（无标签数据聚类）和强化学习（通过环境反馈优化行为）。监督学习常用算法包括SVM、决策树等，非监督学习主要有K均值聚类、PCA等，强化学习则以Q-learning、DQN为代表。三者应用场景广泛，如图像识别、自动驾驶、医疗诊断等，共同推动AI技

摘要：机器学习、深度学习和人工智能是包含关系。机器学习是一类让计算机自主学习的算法统称，深度学习是其子集。机器学习分为监督学习（带标签数据训练）、非监督学习（无标签数据聚类）和强化学习（通过环境反馈优化行为）。监督学习常用算法包括SVM、决策树等，非监督学习主要有K均值聚类、PCA等，强化学习则以Q-learning、DQN为代表。三者应用场景广泛，如图像识别、自动驾驶、医疗诊断等，共同推动AI技

人工神经网络（ANN）是模拟生物神经系统的计算模型，由相互连接的神经元组成，具有分布式存储、容错性和自适应学习能力。文章详细介绍了神经网络的基本概念、发展历程、结构特点及分类，重点阐述了BP神经网络和Hopfield神经网络的工作原理及应用。BP神经网络通过误差反向传播调整权重，广泛用于函数逼近和模式识别；Hopfield神经网络则用于解决组合优化问题如TSP。文章还探讨了神经网络的学习规则、激活