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人工智能学习笔记

简介:

1、什么是人工智能?简单地讲,人工智能就是为机器赋予人类的智能。人类的智能体现在何处?学习、创造、归纳、演绎

2、人工智能的应用领域:
a)自然语言处理(机器翻译、机器写作、机器问答)
b)计算机视觉(图像识别、视频识别、人脸识别、自动驾驶)
c)语音识别(语音转文字、文字转语音)
d)机器人(扫地机器人、工业机器人)

3、机器学习
机器学习是实现人工智能的一种方法,具体的实现技术有:深度学习、有监督学习和无监督学习。

什么是机器学习?给定某个任务(T),通过机器不断积累经验(E)来完善,提升性能(P)

人类的知识在两个维度上可分成四类:(不)可统计/(不)可推理

机器学习要想做得好,需要走好三大步:
(1) 如何找一系列函数来实现预期的功能,这是建模问题。
(2) 如何找出一组合理的评价标准,来评估函数的好坏,这是评价问题。
(3) 如何快速找到性能最佳的函数,这是优化问题(比如说,机器学习中梯度下降法干的就是这个活)

5、深度学习(Deep learning)
深度学习:依靠机器对数据的分析和学习,自己学习如何抓取数据的特征,得出想要的结果。深度学习,是把由人工选取对象特征,变更为通过神经网络自己选取特征,为了提升学习的性能,采用多层次的特征表示学习。

深度学习是高度数据依赖型的算法,它的性能通常随着数据量的增加而不断增强

6、神经网络(ANN)
深度学习来源于神经网络学习。

根据芬兰计算机科学家Teuvo Kohonen的定义(这老爷子以提出“自组织神经网络”而名扬人工智能领域):“神经网络,是一种由具有自适应性的简单单元构成的广泛并行互联的网络,它的组织结构能够模拟生物神经系统对真实世界所作出的交互反应。”

人工智能研究领域的两个学派:符号主义(重规则和推理),连接主义(重模型)。连接主义认为,人的思维就是某些神经元的组合。因此,可以在网络层次上模拟人的认知功能,用人脑的并行处理模式,来表征认知过程。这种受神经科学的启发的网络,被称之人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)。目前,这个网络的升级版,就是目前非常流行的深度学习。

理论上来讲,只需一个包含足够多神经元的隐藏层,多层前馈网络能以任意精度逼近任意复杂度的连续函数。(收敛函数)

  1. M-P模型,Sigmoid函数和卷积函数
    所谓卷积,就是一个功能和另一个功能在时间的维度上的“叠加”作用。

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