
說到人工智能,大家可能想到的都是什么Siri、小愛同學(xué)等,其實這些也只是人工智能的一個產(chǎn)品而已。其實我們要想了解人工智能,就需要了解機器學(xué)習(xí),因為機器學(xué)習(xí)是人工智能的核心,其實機器學(xué)習(xí)發(fā)展到現(xiàn)在有很多新型的機器學(xué)習(xí)技術(shù),那么這些新型的機器學(xué)習(xí)技術(shù)都有哪些呢?下面我們就給大家解答一下這個問題。
其實新型的機器學(xué)習(xí)技術(shù)現(xiàn)在越來越被大家關(guān)注,因為這些技術(shù)在解決實際問題總提供了十分有效的方法。那么都有什么呢?具體就是深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、對抗學(xué)習(xí)、對偶學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、分布式學(xué)習(xí)、以及元學(xué)習(xí)。下面我們逐一介紹一下這些知識。
首先我們給大家介紹一下深度學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)是一種不同于傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法,深度學(xué)習(xí)是一類端到端的學(xué)習(xí)方法?;诙鄬拥姆蔷€性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),深度學(xué)習(xí)可以從原始數(shù)據(jù)直接學(xué)習(xí),自動抽取特征并逐層抽象,最終實現(xiàn)回歸、分類或排序等目的。在深度學(xué)習(xí)的驅(qū)動下,人們在計算機視覺、語音處理、自然語言方面相繼取得了突破,達到或甚至超過了人類水平。深度學(xué)習(xí)的成功主要歸功于三大因素,分別是大數(shù)據(jù)、大模型、大計算,而這三個方向都是現(xiàn)在重點研究的課題。而在過去的幾十年中,很多不同的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)被提出,比如,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),被廣泛應(yīng)用于計算機視覺,如圖像分類、物體識別、圖像分割、視頻分析等等;循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠?qū)ψ冮L的序列數(shù)據(jù)進行處理,被廣泛應(yīng)用于自然語言理解、語音處理等技術(shù)。編解碼模型是深度學(xué)習(xí)中常見的一個框架,多用于圖像或序列生成,例如比較熱的機器翻譯、文本摘要、圖像描述問題。由此可見,深度學(xué)習(xí)是一個實用的學(xué)習(xí)方式。
然后我們給大家介紹一下強化學(xué)習(xí),其實強化學(xué)習(xí)是有很多案例的,比如說阿爾法狗,就是其中的一個案例,而這個比賽也讓人工智能再一次的被大家所關(guān)注,同時也讓強化學(xué)習(xí)成為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個熱點研究方向。其實強化學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域,研究智能體如何在動態(tài)系統(tǒng)或者環(huán)境中以試錯的方式進行學(xué)習(xí),通過與系統(tǒng)或環(huán)境進行交互獲得的獎賞指導(dǎo)行為,從而最大化累積獎賞或長期回報。由于其一般性,該問題在許多其他學(xué)科中也進行了研究,例如博弈論、控制理論、運籌學(xué)、信息論、多智能體系統(tǒng)、群體智能、統(tǒng)計學(xué)和遺傳算法。這些算法都是十分實用的。
在這篇文章中我們給大家介紹了很多關(guān)于機器學(xué)習(xí)算法的相關(guān)知識,通過對這些知識的了解相信大家已經(jīng)知道了機器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)點。在后面的文章中我們會繼續(xù)為大家介紹更多有用的知識。
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