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首頁(yè)精彩閱讀人工智能算法的實(shí)現(xiàn)（下）
人工智能算法的實(shí)現(xiàn)（下）
2019-02-16
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在上一篇文章中我們給大家介紹了人工智能的一些算法，人工智能離不開(kāi)算法，所以我們必須重視算法的應(yīng)用。人工智能的算法有很多，除了我們?cè)谇懊嫣岬降?a href='/map/jiqixuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>機(jī)器學(xué)習(xí)以及專(zhuān)家系統(tǒng)以外，還有遺傳算法以及深度學(xué)習(xí)，下面我們就給大家介紹一下這些內(nèi)容。


首先我們說(shuō)一下遺傳算法，遺傳算法是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過(guò)程的計(jì)算模型，是一種通過(guò)模擬自然進(jìn)化過(guò)程搜索最優(yōu)解的方法。它借鑒生物界的進(jìn)化規(guī)律進(jìn)行隨機(jī)化搜索，遺傳算法主要特點(diǎn)是直接對(duì)結(jié)構(gòu)對(duì)象進(jìn)行操作，不存在求導(dǎo)和函數(shù)連續(xù)性的限定；具有內(nèi)在的隱并行性和更好的全局尋優(yōu)能力；采用概率化的尋優(yōu)方法，能自動(dòng)獲取和指導(dǎo)優(yōu)化的搜索空間，自適應(yīng)地調(diào)整搜索方向，不需要確定的規(guī)則。遺傳算法的這些性質(zhì)，已被人們廣泛地應(yīng)用于組合優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、信號(hào)處理、自適應(yīng)控制和人工生命等領(lǐng)域，它是現(xiàn)代有關(guān)智能計(jì)算中的關(guān)鍵技術(shù)。而這一算法在很多的領(lǐng)域中倍受關(guān)注。


接著我們說(shuō)一下深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法。對(duì)于深度學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)，其思想就是對(duì)堆疊多個(gè)層，也就是說(shuō)這一層的輸出作為下一層的輸入。通過(guò)這種方式，就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入信息進(jìn)行分級(jí)表達(dá)了。深度學(xué)習(xí)的主要技術(shù)有：代價(jià)函數(shù)和反向傳播、正則化、稀疏編碼和dropout、線(xiàn)性代數(shù)、概率和信息論、欠擬合、過(guò)擬合、正則化、最大似然估計(jì)和貝葉斯統(tǒng)計(jì)、隨機(jī)梯度下降、監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)深度前饋網(wǎng)絡(luò)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度堆疊網(wǎng)絡(luò)等等。另外還有生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和有向生成網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器視覺(jué)和圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別和機(jī)器翻譯；有限馬爾科夫、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、梯度策略算法、增強(qiáng)學(xué)習(xí)?？梢?jiàn)深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的學(xué)科還是十分廣泛的。


我們?cè)谶@篇文章中給大家介紹了兩種人工智能的算法——遺傳算法以及深度學(xué)習(xí)，這兩種算法都是十分重要的，我們要想深入的學(xué)習(xí)人工智能就不能忽視這兩個(gè)算法的學(xué)習(xí)。

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