快速理解前沿知识：区块链/机器学习/回归算法/人工神经网络/支持向量机/强化学习

一、区块链

区块链起源于比特币。比特币交易系统背后的技术是区块链技术。与现实社会相比，账本往往是被掌握的。在会计等少数人手中，账本是中心化的，而在比特币交易中，每个人都有账本。交易系统每次通过一定的奖励机制安排网络用户记录账本。记录完成后，将发布账本。 ，因为账本的方式是p2p和点对点，所以账本是分布式账本。如果有人篡改了账本，那么所有的账本都必须被修改，所以账本具有公开、透明、可靠、去中心化等特点，区块链技术本质上是一个共享数据库，其中存储的数据或信息具有“不可伪造”、“全痕迹”、“可追溯”、“公开透明”、“集体维护”等特点。区块链在金融、支付等领域前景广阔。

二、机器学习

从实践的角度来看，机器学习是让计算机利用现有数据，通过训练生成模型，然后使用模型进行预测的方法。机器学习的主要目的之一是通过处理数据将人类思维和归纳经验的过程转化为计算模型的过程。计算机生成的模型可以以类似人类的方式解决许多灵活和复杂的问题。机器学习的本质是统计学，其处理过程是归纳思维得出的相关性结论。机器学习中有很多经典算法，如回归算法、人工神经网络、svm（支持向量机）等。机器学习的应用领域非常广泛，如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等

三、回归算法

回归算法是一种有监督的算法。它通过数据建立模型，然后用这个模型对数据进行处理。线性回归旨在找到一条使到所有样本点的距离总和最小化的线。常用于预测和分类领域。

四、人工神经网络

人工神经网络是模仿人脑的神经网络。它由三部分组成：神经元、层和网络。整个人工神经网络包含一系列通过权重相互连接的基本神经元。它由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层收集各种特征信息，隐藏层用于分析，输出层输出结果。人工神经网络模仿人类思维，可以实现自动诊断、问题解决，解决传统方法无法或难以解决的问题。目前，人工神经网络开发的深度学习非常流行。

五、支持向量机

支持向量机是一种很好的线性分类技术。分类策略是最大化区间。对于线性不可分问题，它设法增加输入空间的维数，使问题在高维空间变为线性可分或接近线性可分。

六、强化学习

强化学习是机器学习中的一个领域，它强调如何根据环境采取行动以最大化预期收益。它的本质是解决问题，让计算机自动做出决策，并且可以做出连续的决策。主要包含代理（agent）、环境状态、动作、奖励四个要素，强化学习的目标是获得最多的累积奖励。强化学习会先尝试做出一些没有任何标签的行为，然后通过对结果是对是错的反馈来调整之前的行为，从而得到一个结果。通过这种不断的调整，算法可以学习在什么样的情况下选择什么样的行为会给出最好的结果。 （常用算法是Q learning，SARSA），广泛应用于无人驾驶、自然语言处理等应用领域。

七、网络空间安全

信息安全重在技术，网络安全重在设施，网络空间安全既重技术，又重设施，还包括用户和用户操作行为、网络用户引起的舆论安全等。属于网络空间安全的范畴，网络中的各种恶意操作。与信息安全和网络安全相比区块链通俗易懂的图片解释，它们主要关注技术层面的安全属性，而网络空间安全还包括社会层面的安全属性。

八、云计算

云计算是分布式计算的一种，是指通过网络将一个庞大的计算处理程序分割成无数个小程序，通过系统经过处理和分析，得到这些小程序结果并返回给用户。云是一个网络，云计算是一个提供资源的网络。用户可以根据需要使用该服务，并可以继续扩展。

九、雾计算

雾计算将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备上，而不是像云计算那样将它们几乎完全存储在云中，数据存储和处理更多地依赖于本地设备。与云计算相比，延迟更低。

十、深度学习

深度学习是机器学习研究的一个新领域。其目的是建立一个可以模拟人脑进行分析和学习的神经网络。它模仿人脑解释数据的机制。最终目标是让机器能够像人类一样进行分析和学习，识别文字、图像、声音等数据。它是传统人工神经网络的发展。深度学习系统是一个包含输入层、隐藏层、输出层的多层网络，相邻层节点之间只有连接，同层和跨层节点之间没有连接。它是一种高度依赖数据的算法，需要大量的时间来训练，与机器学习相比，深度学习可以自动找到这个分类问题所需的重要特征。它的性能通常随着数据量的增加而不断提高。卷积神经网络、生成对抗网络等经典深度学习算法是典型的深度学习算法，在计算机视觉、自动驾驶等领域有着广泛的应用。

十个一、卷积神经网络

卷积神经网络主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层是保留图像，池化层是对数据进行特征选择和信息过滤，全连接层是根据不同的任务输出我们想要的结果。卷积神经网络的价值在于它可以有效地将大量数据降维为少量数据，并且可以保留图片的特征。

十二、生成对抗网络

生成对抗网络主要由生成、判别和对抗三部分组成。内容进行判断。以图片为例，生成器随机生成图片，由判别器识别假图片和真实图片，让判别器学会判断真假。判别器完成学习后，引导生成器，比如那些特征是真实的图片，然后生成器越来越能够生成更逼真的图片区块链通俗易懂的图片解释，直到判别器无法识别真假图片。与传统模型相比，生成对抗神经网络有两个不同的网络而不是单一的网络，并且训练方法采用对抗训练方法，一种无监督学习的方法进行训练，生成对抗网络的应用领域也非常大的。比图像生成、数据增强等领域广泛。

免责声明：所有条款的内容是我个人的理解和总结。句子通俗易懂，初学者也能理解。如有错误，请指正，并删除图片。