更先进的方法检查较小的单位

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这些分支采用更高效。这些方法不能在更高的分支中使用的原因包括系统不足以及由于存储数据数量的增加而导致计算机处理器不足。 人工智能出现于 世纪 年代，作为可以从错误中学习的系统或机器，不断自我改进，但人工智能和机器学习多年来并没有取得重大进展。随着 世纪 年代的数据挖掘，它再次流行起来，但并不成功。 年代初期，随着深度学习的出现，它又开始重新发展。 年代失败的原因： 数据集不足 计算机太弱，CPU 不足 初始化错误 非线性激活函数错误 随着时间的推移，技术的发展使得计算机的性能不断提高。

人工智能运算不足的计算机变得更强，数据访问变得更容易，算法所需的数据集增加，现有算法得到改 罗马尼亚数据 进或开发新算法。因此，人工智能应用开始出现进展。 举几个深度学习系统的使用领域的例子： 什么是深度学习 首先，我们可以谈谈RTX技术，该技术最近在游戏行业中越来越受欢迎。我们可以将这项技术概括为一个可以将游戏的真实视觉效果提高到非常高水平的系统。但由于RTX技术对电脑显卡造成压力，降低了游戏的流畅度，因此DLSS（深度学习超级采样）技术作为支撑技术应运而生。

这就是 DLSS 为我们带来深度学习的地方。可以说DLSS是一种基于游戏中视觉效果的预测方法来填充我们将遇到的图像的系统。换句话说，设计我们在游戏中看到的区域的速度如此之快以至于人类无法注意到的系统就是深度学习。 什么是深度学习？ 另一个例子是机票。我们购买机票有一定的标准。我们遇到的票证结果会根据我们通过深度学习设定的标准进行一遍又一遍的调整。我们可以将这种情况与大脑神经网络进行比较；当我们做出第一个选择时，第一个数据被传输到神经网络系统，并且中间神经元中的连接权重开始受到调节。