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人工智能算法的實現(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，除了我們在前面提到的機器學(xué)習(xí)以及專家系統(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。


首先我們說一下遺傳算法，遺傳算法是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學(xué)機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(yōu)解的方法。它借鑒生物界的進化規(guī)律進行隨機化搜索，遺傳算法主要特點是直接對結(jié)構(gòu)對象進行操作，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、機器學(xué)習(xí)、信號處理、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。


接著我們說一下深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。是機器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學(xué)習(xí)的方法。對于深度學(xué)習(xí)來說，其思想就是對堆疊多個層，也就是說這一層的輸出作為下一層的輸入。通過這種方式，就可以實現(xiàn)對輸入信息進行分級表達了。深度學(xué)習(xí)的主要技術(shù)有：代價函數(shù)和反向傳播、正則化、稀疏編碼和dropout、線性代數(shù)、概率和信息論、欠擬合、過擬合、正則化、最大似然估計和貝葉斯統(tǒng)計、隨機梯度下降、監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(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。另外還有生成對抗網(wǎng)絡(luò)和有向生成網(wǎng)絡(luò)、機器視覺和圖像識別、自然語言處理、語音識別和機器翻譯；有限馬爾科夫、動態(tài)規(guī)劃、梯度策略算法、增強學(xué)習(xí)?？梢?a href='/map/shenduxuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>深度學(xué)習(xí)設(shè)計的學(xué)科還是十分廣泛的。


我們在這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算法的學(xué)習(xí)。

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