随笔分类 - AI学习
AI入门课——MOOC浙大
发表于 2023-01-06 17:55阅读:35评论:0推荐:0
摘要:损失函数与梯度下降 在机器学习中,我们需要定义一个 损失函数(Cost function 𝐶, Loss Function 𝐿) 这个函数是用来测量:预测的 𝑦∗ 与实际的 𝑦 之间的差别 模型训练 即 损失函数优化 损失函数是关于什么的函数? 找到一种𝜃, 使得y∗=Fθ(x) 与 𝑦
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发表于 2023-01-06 17:12阅读:34评论:0推荐:0
摘要:先来回顾一下机器学习定义 人工智能的提出:让机器能像人那样认知、思考和学习。 然后在当时提出了推理学习的人工智能目标: 人工智能 ≈ 机器学习 其中有这样一句话:Field of study that gives computers the ability to learn without bein
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发表于 2023-01-05 22:04阅读:40评论:0推荐:0
摘要:简单的 AI 应用:手写数字识别 接下来我们将用一个封装好的 python 程序来进行手写数字识别,实现一个简单的 AI应用 首先我们需要引入一些必要的 python库 封装好我们的程序 # 引入必要的 python 库 import numpy as np import matplotlib.py
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发表于 2023-01-05 17:22阅读:22评论:0推荐:0
摘要:所以我们说现在的人工智能约等于(不是等于哦)机器学习,当然,随着时代的发展,现在人们找到了一种很强的模型,这个模型就是深度学习,那让我们来看看,什么是深度学习 从机器学习到深度学习 学过生物的都知道,生物有神经元,那么人工智能也有对应的神经网络 怎么样,突如其来的神经元是不是DNA动了? 细胞和细胞
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发表于 2023-01-05 16:41阅读:34评论:0推荐:0
摘要:这里我们需要了解:AI是什么? 在讲AI之前我们先来看看人类的智能是什么? 定义:在一系列环境下,解决一系列任务的能力(人脑是一个综合的智慧体,可以多方面实现不同的东西) 所以现在人工智能分为: 弱人工智能(跟人相差比较大) 强人工智能(具备一些人类的能力)现在实现这个目标比较困难 超人工智能(超出
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发表于 2023-01-05 16:23阅读:42评论:0推荐:0
摘要:AI导论 人在挑选与选择工具的同时,工具也在反向选择与淘汰人类。 把算法当作一工具!面对未来发展的趋势,不一定就是说我们使用这些工具就是一定有利于社会发展的。 可以上网了解一下人工智能的发展史 我个人比较喜欢发展史是: 从确定性计算与不确定性学习 确定性计算 和 早期人工智能 符号主义AI(Symb
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发表于 2022-12-19 22:51阅读:357评论:0推荐:0
摘要:搞懂“人工智能”、“机器学习”、和“深度学习”三者之间的关系 “人工智能”的概念被首次提出至今,已经历超过半个世纪了。人工智能通常可分为弱人工智能和强人工智能两个阶段。目前我们还处于弱人工智能阶段,具备一定观察和感知力的机器,能做到有限的理解和推理;但还远未到达能让机器习得自适应能力的强人工智能阶段
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发表于 2022-12-03 00:52阅读:90评论:0推荐:0
摘要:对抗搜索(博弈搜索) 主要内容: 最小最大搜索 Alpha-Beta剪枝搜索 蒙特卡洛树搜索 最小最大搜索: max就是利益最大化 复杂度:O(b ^ m)m是树的最大深度,在每个节点存在b条路经 在有限条件下可以用minmax算法,但你有想过万一搜索规模很大呢? 那我们就不得不用剪枝优化了: B,
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发表于 2022-12-03 00:15阅读:116评论:0推荐:0
摘要:启发式搜索(有信息式搜索) 以寻找最短路径问题为例 设一个评估函数f(n) ,从当前节点出发,根据评价函数来选择后续节点 设置一个启发性函数h(n), 计算从节点n到目标节点之间所形成路径的最小代价值 PS:这里将两点直接的直线距离设为估价函数 当然了,它不是最优的 因为他有弊端,所以我们采用A*算
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发表于 2022-12-02 00:48阅读:47评论:0推荐:0
摘要:第一章内容 第一节: 可计算思想:从可计算到不可计算 ask2:证明算数公理的相容性 完备性(所有命题能从形式化系统推导出来) 一致性(一个命题不可能同时为真同时为假) 可制定性(算法在有限步内判断命题的真伪) 但是从哥德尔不完全性定理来看,事件A一旦具有了一致性,就不可能具有完备性;反之 第二节:
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