人工智能基于什么架构形式_人工智能基于什么层

人工智能(Artificial Intelligence,AI)的架构形式有很多种,其中最常见的包括以下几种:
1. 基于规则的系统:基于规则的系统使用一组预定义的规则和逻辑来指导和控制机器的行为,其决策和推理依赖于专家知识和经验。代表性的系统包括决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯等。
2. 基于机器学习的系统:基于机器学习的系统使用神经网络、支持向量机、决策树等技术,通过学习历史数据来预测未来的行为和结果。代表性的系统包括监督学习、无监督学习、半监督学习等。
3. 基于深度学习的系统:基于深度学习的系统使用神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术,通过模拟人脑的神经元结构和工作方式来产生智能决策和行为。代表性的系统包括深度学习模型如神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等。
4. 基于知识图谱的系统:基于知识图谱的系统使用图论、本体论等知识表示方法,将实体、关系、属性等表示为图谱,以便机器理解和处理。代表性的系统包括知识图谱、本体论等。
以上是常见的人工智能架构形式,每种架构形式都有其优缺点和适用范围,具体应用时需要根据具体场景和需求选择合适的架构形式。