随笔分类 - 计算智能
摘要：图文解析：梯度下降原理 一、基本原理 二、 梯度下降代码实现 梯度下降法函数function [k ender]=steepest(f,x,e)，需要三个参数f、x和e,其中f为目标函数，x为初始点,e为精度。输出也为两个参数，k表示迭代的次数，ender表示找到的最低点。 1 function [
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摘要：智能优化算法口诀四则 作者：张庆科 1. 论遗传算法GA 遗传算法特耀眼进化模拟它最先初始种群遍空间适应计算优劣显循环迭代四步弦选择父代组新眷交叉繁衍添新颜变异个体不简单优胜劣汰代代传算法收敛终算完 2. 论差分进化算法DE 差分进化贼优秀赛场得冠是老手初始种群放开头循环迭代三步走差分变异得母后交叉
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摘要：BP神经网络：误差反向传播算法公式推导 开端： BP算法提出 1. BP神经网络参数符号及激活函数说明 2. 网络输出误差（损失函数）定义 3. 隐藏层与输出层间的权重更新公式推导 4. 输入层与隐藏层间的权重更新公式推导 欢迎转载，转载时请注明出处，谢谢！
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摘要：人人都能懂的图灵机原理 图灵机是一个计算模型，最早用来解决判定一个问题到底可不可解，那么它是如何判定的呢？ 在本篇文章开始之前，我们先来看一段视频： https://www.zhihu.com/zvideo/1287337736785944576 图灵机的构成 为了方便讲述图灵机的构成，我从视频中截
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摘要：关于P和NP问题的解读 在讲P类问题之前先介绍两个个概念：多项式，时间复杂度。(知道这两概念的可以自动跳过这部分) 1、多项式：axn-bxn-1+c 恩....就是长这个样子的，叫x最高次为n的多项式.... 咳咳，别嫌我啰嗦。。有些人说不定还真忘了啥是多项式了。。例如第一次看到的鄙人→_→ 2、
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摘要：左：George Boole，右：Geoffrey Hinton 布尔（George Boole）就是布尔代数那个布尔[1,2]，辛顿（Geoffrey Hinton）就是深度学习这个辛顿，布尔是辛顿的曾祖父。这篇小文是从布尔到辛顿的家族故事。 布尔1815年生于英国东部的林肯镇。布尔的父母约翰·布
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摘要：探寻维纳控制论密码，解读“人工智能”各大学派 先亮出各派观点 人工智能学科中的三大学派，及连接主义，符号主义和行为主义，其核心观点对比总结如下： 1. 连接主义学派使用的是生物仿生学的方法，通过模拟生物体的脑部组织结构去寻找智能，它关心的是承载智能的生理结构；典型代表：麦卡洛克-皮茨，及神经网络家族
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摘要：人工智能的变革趋势： 从弱人工智能到强人工智能，再到生物智能 我们正站在变革的边缘，而这次变革将和人类的出现一般意义重大 – Vernor Vinge 如果你站在这里，你会是什么感觉？ 看上去非常刺激吧？但是你要记住，当你真的站在时间的图表中的时候，你是看不到曲线的右边的，因为你是看不到未来的。所以
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摘要：人工智能历史回眸：达特茅斯会议 1956年夏天，在美国东部的达特茅斯召开了一次觉有传奇色彩的学术会议，会上正式出现了“人工智能”这个术语。在那里，人们首次决定将像人类那样思考的机器称为“人工智能”。 后来，这被人们看作是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久，麦卡锡与明斯基两人共同创建了世界上第
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摘要：解析人类的四次工业革命 工业革命（The Industrial Revolution）开始于十八世纪六十年代，通常认为它发源于英格兰中部地区，是指资本主义工业化的早期历程，即资本主义生产完成了从工场手工业向机器大工业过渡的阶段。工业革命是以机器取代人力， 以大规模工厂化生产取代个体工场手工生产的一场
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摘要：利用Matla绘制多元函数的梯度 梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。 下面在matlab里绘制空间曲面，曲面的等高线图，以及各曲面上各个网格点的梯度（向量） 首先，基于Mat
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摘要：模糊逻辑知多少？ 模糊逻辑严格意义上来说与机器学习没有什么太大的关系，但是对于人工智能AI来说，我认为是一个非常重要的概念。所以这篇文章就来讲讲什么是模糊逻辑，以及模糊逻辑的应用。 1. 经典的布尔逻辑 布尔数值就是0和1，是和非，也是计算机逻辑的基础，其基本运算就是"与、或、非"，体现在编程中就是
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摘要：物种进化的目的是什么 首先说明一点，“高级”是人类的定义，对于自然界和生命本身来说，并不存在所谓的“高级”“低级”，而在进化的道路上，也没有高级低级之分，进化的目的就一个，适应环境以更好地生存下来！ 而人类作为智慧物种只是物种进化道路上非常随机偶然的一环，进化的目的也绝不是为了出现智慧，出现人类这样
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摘要：不同智能优化算法如何进行性能分析比较？ 智能优化算法一类随机优化算法，算法每次执行结果略有差异， 该类算法通常通过模仿现实生活中的某种行为机制的方式而被提出，不同种类的算法优化机理不同，即使同一算法及其改进算法在搜索机理上也往往存在很大差别。对于搜索性能稳定的算法这种差异相对较小，而对于搜索性能波动
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摘要：PyCharm和Anaconda的区别与联系 anaconda是一个python发行版，包含了大量的包，使用anaconda无需再去额外安装所需包。 python自身缺少numpy、matplotlib、scipy、scikit-learn....等一系列包，需要我们安装pip来导入这些包才能进行相
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摘要：启发式策略（heuristic） 是一类在求解某个具体问题时，在可以接受的时间和空间内能给出其可行解，但又不保证求得最优解（以及可行解与最优解的偏离）的策略的总称。许多启发式算法是相当特殊的，依赖于某个特定问题。启发式策略在一个寻求最优解的过程中能够根据个体或者全局的经验来改变其搜索路径，当寻求问题
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摘要：演化计算--人工智能的下一个热点 演化计算经常用到智能优化和机器学习当中，但是这种机器学习跟大家平常说的深度学习的机器学习不是很一样。演化计算在机器人的脑体一体化设计中应该有相当大的用武之地。演化计算可能是人工智能的下一个热点。本文整理自2018深圳国际机器人与智能系统院士论坛上 IEEE Fell
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摘要：机器学习入门资源--汇总 基本概念 机器学习 机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因
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