本例在基因表达层面上考察了大量与乳腺癌复发相关的基因，并计算出复发风险。优点：随机森林方法被证明对大规模数据集和存在大量且有时不相关特征的项（item）来说很有用场景举例：用户流失分析、风险评估7. 循环神经网络（Recurrent neural network）：在任意神经网络中，每个神经元都通过 1 个或多个隐藏层来将很多输入转换成单个输出。
循环神经网络（RNN）会将值进一步逐层传递，让逐层学习成为可能。换句话说，RNN 存在某种形式的记忆，允许先前的输出去影响后面的输入。优点：循环神经网络在存在大量有序信息时具有预测能力场景举例：图像分类与字幕添加、政治情感分析8. 长短期记忆（Long short-term memory，LSTM）与门控循环单元神经网络（gated recurrent unit nerual network）：早期的 RNN 形式是会存在损耗的。
尽管这些早期循环神经网络只允许留存少量的早期信息，新近的长短期记忆（LSTM）与门控循环单元（GRU）神经网络都有长期与短期的记忆。换句话说，这些新近的 RNN 拥有更好的控制记忆的能力，允许保留早先的值或是当有必要处理很多系列步骤时重置这些值，这避免了「梯度衰减」或逐层传递的值的最终 degradation。
LSTM 与 GRU 网络使得我们可以使用被称为「门（gate）」的记忆模块或结构来控制记忆，这种门可以在合适的时候传递或重置值。优点：长短期记忆和门控循环单元神经网络具备与其它循环神经网络一样的优点，但因为它们有更好的记忆能力，所以更常被使用场景举例：自然语言处理、翻译9. 卷积神经网络（convolutional neural network）：卷积是指来自后续层的权重的融合，可用于标记输出层。
语音识别是不是人工智能？
我个人觉得，语音识别算是人工智能中的一个领域。目前人工智能的领域包括，图像识别，语音识别，自然语言处理，机器学习等领域。而现在应用领域来分的话，有智能推荐（广告推荐）、自动驾驶汽车、人脸识别等等。在军事上近几年也出现了类似智能无人机等相关应用。从目前看，人工智能发展相对还是处在一个比较初级的阶段。而从发展未来潜力，我们可以预见人工智能，将是一个跨信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科的综合应用技术。
在电脑上如何进行语音识别？
谢谢悟空小秘书邀请！电脑上如何进行语音识别？1:打开电脑找到控制面板选项，接着找到轻松使用选项，并双击打开，2:接着在弹出的新对话框选择语音识别选项，并双击打开。3:接着在弹出的新窗口选择启动语音识别选项，并双击打开。4:接着在他弹出的对话框选择语音识别设备，比如用桌面麦克，还是头戴式麦克，完成点击下一步按钮即可5:接着读出系统给出的一段话点击下一步即可接着在根据提示完成操作以后，即可启动语音识别功能。
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