现在很流行各种编程，不管是小孩子还是成人很多人都选择学习一些编程，本课件为入门课程，有详细的讲义和视频教学，可以跟在后面学习。Pytho是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编程语言，比如非常难学的C语言，非常流行的Java语言，适合初学者的Baic语言，适合网页编程的JavaScrit语言等等。那Pytho是一种什么语言？首先，我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机干活，比如下载一个MP3，编写一个文档等等，而计算机干活的CPU只认识机器指令，所以，尽管不同的编程语言差异极大，最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令。而不同的编程语言，干同一个活，编写的代码量，差距也很大。比如，完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Pytho可能只要20行。所以Pytho是一种相当高级的语言。你也许会问，代码少还不好？代码少的代价是运行速度慢，C程序运行1秒钟，Java程序可能需要2秒，而Pytho程序可能就需要10秒。那是不是越低级的程序越难学，越高级的程序越简单？表面上来说，是的，但是，在非常高的抽象计算中，高级的Pytho程序设计也是非常难学的，所以，高级程序语言不等于简单。有需要学习这方面知识的都可以看看，学习一门技能在以后的生活学习中都能够起到一定作用，有感兴趣的同学赶紧下载看看吧！...

2022-12-16 python编程语言属于什么语言 python编程语言汇总

在“人工智能基础课”栏目中，王天一教授将根据自己的积累和思考，与大家分享他对人工智能的理解，用通俗易懂的语言从零开始教大家人工智能的基础知识，并进行梳理人工智能。智能学习路径为未来人工智能相关领域的深耕奠定了坚实的基础。...

2022-12-12 极客时间 大数据 极客时间 app

【完结】给孩子的音乐艺术鉴赏课+世界名画鉴赏课+人工智能课目录：├─001.给孩子的人工智能课【完结】│├┈第10讲：“胶囊医生”帮你药到病除.m3│├┈第11讲：AI如何用基因编辑生命？.m3│├┈第12讲：能活一千岁的人类已经诞生？.m3│├┈第13讲：再过10年，红绿灯就要退役了！.m3│├┈第14讲：未来和你一起“吃鸡”的将会是它.m3│├┈第15讲：探索火星太危险，让AI去怎么样？.m3│├┈第16讲：只要一个眼神，机器人就能读懂你的心？.m3│├┈第17讲：索菲亚和你掉进河里，警察应该救谁？.MP3│├┈第18讲：马斯克v扎克伯格：人类会被机器毁灭吗？.m3│├┈第6讲：人工智能眼中的我们.m3│├┈第6讲：人工智能眼中的我们.df│├┈第7讲：人工智能如何为人类重建巴别塔.m3│├┈第8讲：未来最酷的AI学校的一天是怎样的？.m3│├┈第9讲：机器人也偏科？.m3│├┈第二讲：在未来世界，每个人都要“靠脸”吃饭？.m3│├┈第三讲：名校毕业生v人工智能，到底谁才是最佳员工.m3│├┈第四讲：《哈利波特》出后续，作者是它？.m3│├┈第五讲：AI也能创造AI？.m3│├┈第一讲：从扫地机器人到哆啦A梦，什么是AI？.m3│└┈欢迎收听给孩子的人工智能课.m3├─002.给孩子的世界名画鉴赏课【完结】│├─1--10││├─PDF││├┈09.第九讲：15岁的少年如何以艺术生财？.m3││├┈10第十讲：谁是绘画史上的第一张自画像？.MP3││├┈第八讲：如何把蒙娜丽莎变成萌叔？.m3││├┈第二讲：为什么一张画能价值29.577亿元？.m3││├┈第六讲：替罪羔羊是怎么由来的？.m3││├┈第七讲：人和天斗谁会赢？.MP3││├┈第三讲：世上最美的回眸一笑是什么？.m3││├┈第四讲：为什么它是世界最悲惨的画作？.m3││├┈第五讲：大卫胜利的背后是什么？.m3││├┈第一讲：全世界最知名的《向日葵》美在哪里？.m3││└┈欢迎收听给孩子的世界名画鉴赏课.m3│├┈014.第十四讲：太阳去哪里了.m3│├┈015.第十五讲：印象派的黑科技是什么？.m3│├┈第十八讲：当绘画撞上光学后的会是什么？.m3│├┈第十八讲：当绘画撞上光学后的会是什么？.df│├┈第十二讲：16岁登上人生顶峰是什么感觉？.m3│├┈第十二讲：16岁登上人生顶峰是什么感觉？.df│├┈第十六讲：如何在17世纪做个潮男？.m3│├┈第十六讲：如何在17世纪做个潮男？.df│├┈第十七讲：比韩式美容还厉害的装扮？.m3│├┈第十七讲：比韩式美容还厉害的装扮？.df│├┈第十三讲：为什么他25岁的时候有50个徒弟？.m3│├┈第十三讲：为什么他25岁的时候有50个徒弟？.df│├┈第十四讲：太阳去哪里了.df│├┈第十五讲：印象派的黑科技是什么？.df│└┈第十一讲：你的学习，能让你的老师改行吗？.MP3├─003.给孩子的音乐艺术鉴赏课【完结】│├─1--10││├┈第八讲：音乐家中的文学家.m3││├┈第八讲：音乐家中的文学家.df││├┈第二讲：红头发神父晕弥撒.m3││├┈第二讲：红头发神父晕弥撒.df││├┈第九讲：只为钢琴谱写诗篇.m3││├┈第九讲：只为钢琴谱写诗篇.df││├┈第六讲：源自心灵直抵心灵.m3││├┈第六讲：源自心灵直抵心灵.df││├┈第七讲：短暂而闪亮的歌王.m3││├┈第七讲：短暂而闪亮的歌王.df││├┈第三讲：英王室的德国宠儿.m3││├┈第三讲：英王室的德国宠儿.df││├┈第十讲：心中之泉永不枯竭.m3││├┈第十讲：心中之泉永不枯竭.df││├┈第四讲、维也纳的幽默老爹.MP3││├┈第四讲、维也纳的幽默老爹.df││├┈第五讲、出生入死皆为音乐.m3││├┈第五讲、出生入死皆为音乐.df││├┈第一讲：叫做小溪的大海.m3││├┈第一讲：叫做小溪的大海.df││├┈欢迎收听给孩子的音乐艺术鉴赏课.m3││└┈续篇：一切的开始.m3│├┈第十八讲：新世界的节奏律动.m3│├┈第十八讲：新世界的节奏律动.df│├┈第十二讲：激情，浪漫与幻想.m3│├┈第十二讲：激情，浪漫与幻想.df│├┈第十六讲、用音符描绘诗与画.m3│├┈第十六讲、用音符描绘诗与画.df│├┈第十七讲：音乐中也有毕加索.MP3│├┈第十七讲：音乐中也有毕加索.df│├┈第十三讲：俄罗斯芭蕾的童话.m3│├┈第十三讲：俄罗斯芭蕾的童话.df│├┈第十四讲超级大明星怕老爸.MP3│├┈第十四讲：超级大明星怕老爸.df│├┈第十五讲：歌唱爱情只为艺术.m3│├┈第十五讲：歌唱爱情只为艺术.df│├┈第十一讲：你的学习，能让你的老师改行吗？.MP3│└┈第十一讲：你的学习，能让你的老师改行吗？.df...

2022-12-10 完结 人工智能的小说 人工智能小说

课程介绍课程来自于2022年古泡人工智能P5第5期课程-深度学习+计算机视觉+自然语言处理内容全面覆盖深度学习算法及其项目实战，主要应用于计算机视觉与自然语言处理两大核心领域，配套实战案例与项目全部基于真实数据集与实际任务展开。大型项目完美结合当下行业趋势，培养满足企业就业需求的中高级人工智能算法工程师。网盘截图一、什么是人工智能技术：人工智能（AritificialItelligece），英文缩写AI，人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是类人行为、类人思考、理性的思考、理性的行动。人工智能的基础是哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机工程、控制论、语言学。人工智能的发展经过了孕育、诞生、早期的热情、现实的困难等数个阶段。人工智能是计算机科学的一个分支，该领域的研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。二、人工智能技术的四大分支：1、模拟识别：是指对表征事物或者现象的各种形式（数值的文字的逻辑关系的等）信息进行处理分析，以及对食物或现象进行描述分析分类解释的过程，例如汽车车牌号的辨识涉及到图像处理分析等技术。2、机器学习：研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构是指不断完善自身的性能，或者达到操作者的特定要求。3、数据挖掘：知识库的知识发现，通过算法搜索挖掘出有用的信息，应用于市场分析、科学探索、疾病预测等。4、智能算法：解决某类问题的一些特定模式算法，例如，我们最熟悉的最短路径问题，以及工程预算问题等。三、人工智能的三种形态：1、弱人工智能：弱人工智能是擅长单个方面的人工智能，比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。2、强人工智能：人类级别的人工智能，是指在各方面都能和人类比肩的人工智能、人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比弱人工智能要难的多。3、超人工智能：牛津哲学家，知名人工智能思想家NickBotrom把超级智能定义为ldquo在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能rdquo。文件目录文件目录1_直播课回放1_直播1：开班典礼1人工智能CVNLP高薪实战班.m42_Pycharm环境配置与Deug演示(没用过的同学必看)Pycharm环境配置与Deug演示(没用过的同学必看).m43_直播2：深度学习必备基础-神经网络与卷积网络1.深度学习必备基础-神经网络与卷积网络.m44_直播3：Traformer原理及其各领域应用分析Traformer原理及其各领域应用分析.m45_额外补充：时间序列预测额外补充：时间序列预测.m46_直播4：Iformer时间序列预测源码解读Iformer时间序列预测源码解读.m42_深度学习必备核心算法1_神经网络算法解读1-神经网络算法解读.m42_卷积神经网络算法解读2-卷积神经网络算法解读.m43_递归神经网络算法解读3-递归神经网络算法解读.m43_深度学习核心框架PyTorch1_PyTorch框架介绍与配置安装1-PyTorch框架与其他框架区别分析1.m4.m42-CPU与GPU版本安装方法解读1.m4.m42_使用神经网络进行分类任务1-数据集与任务概述2.m4.m42-基本模块应用测试2.m4.m43-网络结构定义方法2.m4.m44-数据源定义简介2.m4.m45-损失与训练模块分析2.m4.m46-训练一个基本的分类模型2.m4.m47-参数对结果的影响2.m4.m43_神经网络回归任务-气温预测神经网络回归任务-气温预测1.m4.m44_卷积网络参数解读分析1-输入特征通道分析2.m4.m42-卷积网络参数解读2.m4.m43-卷积网络模型训练2.m4.m45_图像识别模型与训练策略（重点）1-任务分析与图像数据基本处理2.m4.m42-数据增强模块2.m4.m43-数据集与模型选择1.m4.m44-迁移学习方法解读1.m4.m45-输出层与梯度设置1.m4.m46-输出类别个数修改1.m4.m47-优化器与学习率衰减1.m4.m48-模型训练方法1.m4.m49-重新训练全部模型1.m4.m410-测试结果演示分析1.m4.m46_DataLoader自定义数据集制作1-Dataloader要完成的任务分析1.m4.m42-图像数据与标签路径处理1.m4.m43-Dataloader中需要实现的方法分析1.m4.m44-实用Dataloader加载数据并训练模型1.m4.m47_LSTM文本分类实战1-数据集与任务目标分析1.m4.m42-文本数据处理基本流程分析1.m4.m43-命令行参数与DEBUG1.m4.m44-训练模型所需基本配置参数分析1.m4.m45-预料表与字符切分1.m4.m46-字符预处理转换ID1.m4.m47-LSTM网络结构基本定义1.m4.m48-网络模型预测结果输出1.m4.m49-模型训练任务与总结1.m4.m48_PyTorch框架Flak部署例子1-基本结构与训练好的模型加载.m4.m42-服务端处理与预测函数.m4.m43-基于Flak测试模型预测结果.m4.m44_MMLAB实战系列1_MMCV安装方法MMCV安装方法.m42_第一模块：分类任务基本操作1-准备MMCLS项目.m4MMCLS问题修正1.m42-基本参数配置解读.m43-各模块配置文件组成.m44-生成完整配置文件.m45-根据文件夹定义数据集.m46-构建自己的数据集.m47-训练自己的任务.m43_第一模块：训练结果测试与验证1-测试DEMO效果.m42-测试评估模型效果.m43-MMCLS中增加一个新的模块.m44-修改配置文件中的参数.m45-数据增强流程可视化展示.m46-Grad-Cam可视化方法.m47-可视化细节与效果分析.m48-MMCLS可视化模块应用.m49-模型分析脚本使用.m44_第一模块：模型源码DEBUG演示1-VIT任务概述.m42-数据增强模块概述分析.m43-PatchEmeddig层.m44-前向传播基本模块.m45-CLS与输出模块.m45_第二模块：使用分割模块训练自己的数据集1-项目配置基本介绍.m42-数据集标注与制作方法.m43-跟别预测类别数修改配置文件.m44-加载预训练模型开始训练.m45-预测DEMO演示.m46_第二模块：基于Uet进行各种策略修改1-配置文件解读.m42-编码层模块.m43-上采样与输出层.m44-辅助层的作用.m45-给Uet添加一个eck层.m46-如何修改参数适配网络结构.m47-将Uet特征提取模块替换成traformer.m48-VIT模块源码分析.m47_第二模块：分割任务CVPR最新Backoe设计及其应用1-注册自己的Backoe模块.m4.m42-配置文件指定.m4.m43-DEBUG解读Backoe设计.m4.m44-PatchEmeddig的作用与实现.m4.m45-卷积位置编码计算方法.m4.m46-近似Attetio模块实现.m4.m47-完成特征提取与融合模块.m4.m48-分割任务输出模块.m4.m49-全局特征的作用与实现.m4.m410-汇总多层级特征进行输出.m4.m48_第三模块：mmdet训练自己的数据任务1-数据集标注与标签获取.m4.m42-COCO数据标注格式.m4.m43-通过脚本生成COCO数据格式.m4.m44-配置文件数据增强策略分析.m4.m45-训练所需配置说明.m4.m46-模型训练与DEMO演示.m4.m47-模型测试与可视化分析模块.m4.m48-补充：评估指标.m4.m49_第三模块：DeformaleDetr物体检测源码分析1-特征提取与位置编码.m42-序列特征展开并叠加.m43-得到相对位置点编码.m44-准备Ecoder编码层所需全部输入.m45-编码层中的序列分析.m46-偏移量offet计算.m47-偏移量对齐操作.m48-Ecoder层完成特征对齐.m49-Decoder要完成的操作.m410-分类与回归输出模块.m411-预测输出结果与标签匹配模块.m410_第四模块：DBNET文字检测1-文字检测数据概述与配置文件.m4.m42-配置文件参数设置.m4.m43-Neck层特征组合.m4.m44-损失函数模块概述.m4.m45-损失计算方法.m4.m411_第四模块：ANINET文字识别1-数据集与环境概述.m4.m42-配置文件修改方法.m4.m43-Bakoe模块得到特征.m4.m44-视觉Traformer模块的作用.m4.m45-视觉模型中的编码与解码的效果.m4.m46-文本模型中的结构分析.m4.m47-迭代修正模块.m4.m48-输出层与损失计算.m4.m412_第四模块：KIE基于图模型的关键信息抽取1-配置文件以及要完成的任务解读.m4.m42-KIE数据集格式调整方法.m4.m43-配置文件与标签要进行处理操作.m4.m44-边框要计算的特征分析.m4.m45-标签数据处理与关系特征提取.m4.m46-特征合并处理.m4.m47-准备拼接边与点特征.m4.m48-整合得到图模型输入特征.m4.m412_第五模块：tylega2源码解读1-要完成的任务与基本思想概述.m4.m42-得到tyle特征编码.m4.m43-特征编码风格拼接.m4.m44-基础风格特征卷积模块.m4.m45-上采样得到输出结果.m4.m46-损失函数概述.m4.m413_第六模块：BaicVSR++视频超分辨重构源码解读1-要完成的任务分析与配置文件.m4.m42-特征基础提取模块.m43-光流估计网络模块.m44-基于光流完成对齐操作.m45-偏移量计算方法1.m4.m46-双向计算特征对齐.m47-提特征传递流程分析.m48-序列传播计算.m49-准备变形卷积模块的输入.m4.m410-传播流程整体完成一圈.m411-完成输出结果.m4.m414_第七模块：多模态3D目标检测算法源码解读1-环境配置与数据集概述.m42-数据与标注文件介绍.m43-基本流程梳理并进入deug模式.m44-数据与图像特征提取模块.m45-体素索引位置获取.m4.m46-体素特征提取方法解读.m47-体素特征计算方法分析.m48-全局体素特征提取.m49-多模态特征融合.m410-3D卷积特征融合.m411-输出层预测结果.m415_第八模块：模型蒸馏应用实例1-任务概述与工具使用.m42-Teacher与Studet网络结构定义.m43-训练T与S得到蒸馏模型.m44-开始模型训练过程与问题修正.m45-日志输出与模型分离.m46-分别得到Teacher与Studet模型.m47-实际测试效果演示.m416_第八模块：模型剪枝方法概述分析1-SuerNet网络结构分析与剪枝概述.m42-搜索匹配到符合计算量的模型并训练.m417_第九模块：mmactio行为识别创建自己的行为识别标注数据集.m418_额外补充在源码中加入各种注意力机制方法.m45_Oecv图像处理框架实战1_课程简介与环境配置0-课程简介2.m4.m42-Noteook与IDE环境.m4.m42-Pytho与Oecv配置安装.m4.m42_图像基本操作1-计算机眼中的图像.m4.m42-视频的读取与处理.m4.m43-ROI区域.m4.m44-边界填充.m4.m45-数值计算.m4.m43_阈值与平滑处理1-图像平滑处理.m4.m42-高斯与中值滤波.m4.m4图像阈值.m4.m44_图像形态学操作1-腐蚀操作.m4.m42-膨胀操作.m4.m43-开运算与闭运算.m4.m44-梯度计算.m4.m45-礼帽与黑帽.m4.m45_图像梯度计算1-Soel算子.m4.m42-梯度计算方法.m4.m43-charr与lakacia算子.m4.m46_边缘检测1-Cay边缘检测流程.m4.m42-非极大值抑制.m4.m43-边缘检测效果.m4.m47_图像金字塔与轮廓检测1-模板匹配方法.m4.m41-轮廓检测方法.m4.m41-图像金字塔定义.m4.m42-匹配效果展示.m4.m42-轮廓检测结果.m4.m42-金字塔制作方法.m4.m43-轮廓特征与近似.m4.m48_直方图与傅里叶变换1-直方图定义.m4.m41-傅里叶概述.m4.m42-频域变换结果.m4.m42-均衡化原理.m4.m43-均衡化效果.m4.m43-低通与高通滤波.m4.m49_项目实战-信用卡数字识别2-环境配置与预处理.m4.m43-模板处理方法.m4.m4总体流程与方法讲解.m4.m44-输入数据处理方法.m4.m45-模板匹配得出识别结果.m4.m410_项目实战-文档扫描OCR识别1-整体流程演示.m4.m42-文档轮廓提取.m4.m43-原始与变换坐标计算.m4.m44-透视变换结果.m4.m45-teeract-ocr安装配置.m4.m46-文档扫描识别效果.m4.m411_图像特征-harri1-角点检测基本原理.m4.m42-基本数学原理.m4.m43-求解化简.m4.m44-特征归属划分.m4.m45-oecv角点检测效果.m4.m412_图像特征-ift1-尺度空间定义.m4.m42-高斯差分金字塔.m4.m43-特征关键点定位.m4.m44-生成特征描述.m4.m45-特征向量生成.m4.m46-oecv中ift函数使用.m4.m413_案例实战-全景图像拼接1-特征匹配方法.m4.m42-图像拼接方法.m4.m42-RANSAC算法.m4.m44-流程解读.m4.m414_项目实战-停车场车位识别1-任务整体流程.m4.m42-所需数据介绍.m4.m43-图像数据预处理.m4.m44-车位直线检测.m4.m45-按列划分区域.m4.m46-车位区域划分.m4.m47-识别模型构建.m4.m48-基于视频的车位检测.m4.m415_项目实战-答题卡识别判卷1-整体流程与效果概述.m4.m42-预处理操作.m4.m43-填涂轮廓检测.m4.m44-选项判断识别.m4.m416_背景建模1-背景消除-帧差法.m4.m42-混合高斯模型.m4.m43-学习步骤.m4.m44-背景建模实战.m4.m417_光流估计1-基本概念.m4.m42-Luca-Kaade算法.m4.m43-推导求解.m4.m44-光流估计实战.m4.m418_Oecv的DNN模块1-d模块.m4.m42-模型加载结果输出.m4.m419_项目实战-目标追踪1-目标追踪概述.m4.m42-多目标追踪实战.m4.m43-深度学习检测框架加载.m4.m44-基于dli与d的追踪.m4.m45-多进程目标追踪.m4.m46-多进程效率提升对比.m4.m420_卷积原理与操作1-卷积效果演示.m4.m41-卷积神经网络的应用.m4.m42-卷积层解释.m4.m42-卷积操作流程.m4.m43-卷积计算过程.m4.m44-adig与tride.m4.m45-卷积参数共享.m4.m46-池化层原理.m4.m421_项目实战-疲劳检测1-关键点定位概述.m4.m42-获取人脸关键点.m4.m43-定位效果演示.m4.m44-闭眼检测.m4.m45-检测效果.m4.m46_综合项目-物体检测经典算法实战1_深度学习经典检测方法概述1-检测任务中阶段的意义.m4.m42-不同阶段算法优缺点分析.m4.m43-IOU指标计算.m4.m44-评估所需参数计算.m4.m45-ma指标计算.m4.m42_YOLO-V1整体思想与网络架构2-检测算法要得到的结果.m4.m43-整体网络架构解读.m4.m44-位置损失计算.m4.m4YOLO算法整体思路解读.m4.m45-置信度误差与优缺点分析.m4.m43_YOLO-V2改进细节详解V2版本细节升级概述.m4.m42-网络结构特点.m4.m43-架构细节解读.m4.m44-基于聚类来选择先验框尺寸.m4.m45-偏移量计算方法.m4.m46-坐标映射与还原.m4.m47-感受野的作用.m4.m48-特征融合改进.m4.m44_YOLO-V3核心网络模型1-V3版本改进概述.m4.m42-多cale方法改进与特征融合.m4.m43-经典变换方法对比分析.m4.m44-残差连接方法解读.m4.m45-整体网络模型架构分析.m4.m46-先验框设计改进.m4.m47-otfmax层改进.m4.m45_项目实战-基于V3版本进行源码解读1-数据与环境配置.m4.m42-训练参数设置.m4.m43-数据与标签读取.m4.m44-标签文件读取与处理.m4.m45-deug模式介绍.m4.m46-基于配置文件构建网络模型.m4.m47-路由层与hortcut层的作用.m4.m48-YOLO层定义解析.m4.m49-预测结果计算.m4.m410-网格偏移计算.m4.m411-模型要计算的损失概述.m4.m412-标签值格式修改.m4.m413-坐标相对位置计算.m4.m414-完成所有损失函数所需计算指标.m4.m415-模型训练与总结.m4.m416-预测效果展示.m4.m46_基于YOLO-V3训练自己的数据集与任务1-Laelme工具安装.m4.m42-数据信息标注.m4.m43-完成标签制作.m4.m44-生成模型所需配置文件.m4.m45-jo格式转换成yolo-v3所需输入.m4.m46-完成输入数据准备工作.m4.m47-训练代码与参数配置更改.m4.m48-训练模型并测试效果.m4.m47_YOLO-V4版本算法解读1-V4版本整体概述.m4.m42-V4版本贡献解读.m4.m43-数据增强策略分析.m4.m44-DroBlock与标签平滑方法.m4.m45-损失函数遇到的问题.m4.m46-CIOU损失函数定义.m4.m47-NMS细节改进.m4.m48-SPP与CSP网络结构.m4.m49-SAM注意力机制模块.m4.m410-PAN模块解读.m4.m411-激活函数与整体架构总结.m4.m48_V5版本项目配置1-整体项目概述.m4.m42-训练自己的数据集方法.m4.m43-训练数据参数配置.m4.m44-测试DEMO演示.m4.m49_V5项目工程源码解读1-数据源DEBUG流程解读.m4.m42-图像数据源配置.m4.m43-加载标签数据.m4.m44-Moaic数据增强方法.m4.m45-数据四合一方法与流程演示.m4.m46-getItem构建atch.m4.m47-网络架构图可视化工具安装.m4.m48-V5网络配置文件解读.m4.m49-Focu模块流程分析.m4.m410-完成配置文件解析任务.m4.m411-前向传播计算.m4.m412-BottleeckCSP层计算方法.m4.m413-Head层流程解读.m4.m413-1SPP层计算细节分析.m4.m414-上采样与拼接操作.m4.m415-输出结果分析.m4.m416-超参数解读.m4.m417-命令行参数介绍.m4.m418-训练流程解读.m4.m419-各种训练策略概述.m4.m420-模型迭代过程.m4.m410_EfficietNet网络第八课：EfficietNet网络模型.m4.m411_EfficietDet检测算法第十一章：EfficietDet检测算法.m4.m412_基于Traformer的detr目标检测算法1-DETR目标检测基本思想解读.m4.m42-整体网络架构分析.m4.m43-位置信息初始化query向量.m4.m44-注意力机制的作用方法.m4.m45-训练过程的策略.m4.m413_detr目标检测源码解读1-项目环境配置解读.m4.m42-数据处理与dataloader.m4.m43-位置编码作用分析.m4.m44-ackoe特征提取模块.m4.m45-mak与编码模块.m4.m46-编码层作用方法.m4.m47-Decoder层操作与计算.m4.m48-输出预测结果.m4.m49-损失函数与预测输出.m4.m47_图像分割实战1_图像分割及其损失函数概述1-语义分割与实例分割概述.m4.m42-分割任务中的目标函数定义.m4.m43-MIOU评估标准.m4.m42_卷积神经网络原理与参数解读1-卷积神经网络应用领域.m4.m42-卷积的作用.m4.m43-卷积特征值计算方法.m4.m44-得到特征图表示.m4.m45-步长与卷积核大小对结果的影响.m4.m46-边缘填充方法.m4.m47-特征图尺寸计算与参数共享.m4.m48-池化层的作用.m4.m49-1整体网络架构.m4.m410-VGG网络架构.m4.m411-残差网络Reet.m4.m412-感受野的作用.m4.m43_Uet系列算法讲解1-Uet网络编码与解码过程.m4.m42-网络计算流程.m4.m43-Uet升级版本改进.m4.m44-后续升级版本介绍.m4.m44_uet医学细胞分割实战1-医学细胞数据集介绍与参数配置.m4.m42-数据增强工具.m4.m43-Deug模式演示网络计算流程.m4.m44-特征融合方法演示.m4.m45-迭代完成整个模型计算任务.m4.m46-模型效果验证.m4.m45_U2NET显着性检测实战1-任务目标与网络整体介绍.m4.m42-显着性检测任务与目标概述.m4.m43-编码器模块解读.m4.m44-解码器输出结果.m4.m45-损失函数与应用效果.m4.m46_deela系列算法1-deela分割算法概述.m4.m42-空洞卷积的作用.m4.m43-感受野的意义.m4.m44-SPP层的作用.m4.m45-ASPP特征融合策略.m4.m46-deelaV3Plu版本网络架构.m4.m47_基于deelaV3+版本进行VOC分割实战1-PacalVoc数据集介绍.m4.m42-项目参数与数据集读取.m4.m43-网络前向传播流程.m4.m44-ASPP层特征融合.m4.m45-分割模型训练.m4.m48_医学心脏视频数据集分割建模实战1-数据集与任务概述.m4.m42-项目基本配置参数.m4.m43-任务流程解读.m4.m44-文献报告分析.m4.m45-补充：视频数据源特征处理方法概述.m4.m46-补充：R(2lu1)D处理方法分析.m4.m49_物体检测框架-MakRc项目介绍与配置0-开源项目数据集.m4.m40-Mak-Rc开源项目简介.m4.m40-参数配置.m4.m410_MakRc网络框架源码详解1-FPN层特征提取原理解读.m4.m42-FPN网络架构实现解读.m4.m43-生成框比例设置.m4.m44-基于不同尺度特征图生成所有框.m4.m45-RPN层的作用与实现解读.m4.m46-候选框过滤方法.m4.m47-Prooal层实现方法.m4.m48-DetectioTarget层的作用.m4.m49-正负样本选择与标签定义.m4.m410-RoiPoolig层的作用与目的.m4.m411-RorAlig操作的效果.m4.m412-整体框架回顾.m4.m411_基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务1-Laelme工具安装.m4.m42-使用laelme进行数据与标签标注.m4.m43-完成训练数据准备工作.m4.m44-makrc源码修改方法.m4.m45-基于标注数据训练所需任务.m4.m46-测试与展示模块.m4.m48_行为识别实战1_lowfat算法知识点通俗解读1-lowfat核心思想解读.m4.m42-核心网络结构模块分析.m4.m43-数据采样曾的作用.m4.m44-模型网络结构设计.m4.m45-特征融合模块与总结分析.m4.m42_lowfat项目环境配置与配置文件1-环境基本配置解读.m4.m42-目录各文件分析.m4.m43-配置文件作用解读.m4.m44-测试DEMO演示1.m4.m45-训练所需标签文件说明.m4.m46-训练所需视频数据准备.m4.m47-视频数据集切分操作.m4.m48-完成视频分帧操作.m4.m43_lowfat源码详细解读1-模型所需配置文件参数读取1.m4.m42-数据处理概述1.m4.m43-dataloader数据遍历方法1.m4.m44-数据与标签读取实例1.m4.m45-图像数据所需预处理方法1.m4.m46-low与fat分别执行采样操作1.m4.m47-分别计算特征图输出结果1.m4.m48-low与fat特征图拼接操作1.m4.m49-reetBolock操作1.m4.m410-RoiAlig与输出层1.m4.m44_基于3D卷积的视频分析与动作识别1-3D卷积原理解读.m4.m42-UCF101动作识别数据集简介.m4.m43-测试效果与项目配置.m4.m44-视频数据预处理方法.m4.m45-数据Batch制作方法.m4.m46-3D卷积网络所涉及模块.m4.m47-训练网络模型.m4.m45_视频异常检测算法与元学习1-异常检测要解决的问题与数据集介绍.m4.m42-基本思想与流程分析.m4.m43-预测与常见问题.m4.m44-Meta-Lear要解决的问题.m4.m45-学习能力与参数定义.m4.m46-如何找到合适的初始化参数.m4.m47-MAML算法流程解读.m4.m46_视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读1-论文概述与环境配置.m4.m42-数据集配置与读取.m4.m43-模型编码与解码结构.m4.m44-注意力机制模块打造.m4.m45-损失函数的目的.m4.m46-特征图生成.m4.m47-MetaLear与输出.m4.m47_基础补充-Reet模型及其应用实例1-医学疾病数据集介绍.m4.m42-Reet网络架构原理分析.m4.m43-dataloader加载数据集.m4.m44-Reet网络前向传播.m4.m45-残差网络的hortcut操作.m4.m46-特征图升维与降采样操作.m4.m47-网络整体流程与训练演示.m4.m49_2022论文必备-Traformer实战系列1_课程介绍课程介绍1.m4.m42_自然语言处理通用框架BERT原理解读1-BERT任务目标概述.m4.m42-传统解决方案遇到的问题1.m4.m43-注意力机制的作用1.m4.m44-elf-attetio计算方法1.m4.m45-特征分配与oftmax机制1.m4.m46-Multi-head的作用1.m4.m47-位置编码与多层堆叠1.m4.m48-traformer整体架构梳理.m4.m49-BERT模型训练方法.m4.m410-训练实例.m4.m43_Traformer在视觉中的应用VIT算法1-traformer发家史介绍1.m4.m42-对图像数据构建atch序列1.m4.m43-VIT整体架构解读1.m4.m44-CNN遇到的问题与窘境1.m4.m45-计算公式解读1.m4.m46-位置编码与TNT模型1.m4.m47-TNT模型细节分析1.m4.m44_VIT算法模型源码解读1-项目配置说明1.m4.m42-输入序列构建方法解读1.m4.m43-注意力机制计算1.m4.m44-输出层计算结果1.m4.m45_witraformer算法原理解析1-witraformer整体概述1.m4.m42-要解决的问题及其优势分析1.m4.m43-一个lock要完成的任务1.m4.m44-获取各窗口输入特征1.m4.m45-基于窗口的注意力机制解读1.m4.m46-窗口偏移操作的实现1.m4.m47-偏移细节分析及其计算量概述1.m4.m48-整体网络架构整合1.m4.m49-下采样操作实现方法1.m4.m410-分层计算方法1.m4.m46_witraformer源码解读1-数据与环境配置解读1.m4.m42-图像数据atch编码1.m4.m43-数据按widow进行划分计算1.m4.m44-基础attetio计算模块1.m4.m45-窗口位移模块细节分析1.m4.m46-atchmerge下采样操作1.m4.m47-各lock计算方法解读1.m4.m48-输出层概述1.m4.m47_基于Traformer的detr目标检测算法1-DETR目标检测基本思想解读1.m4.m42-整体网络架构分析1.m4.m43-位置信息初始化query向量1.m4.m44-注意力机制的作用方法1.m4.m45-训练过程的策略1.m4.m48_detr目标检测源码解读1-项目环境配置解读2.m4.m42-数据处理与dataloader2.m4.m43-位置编码作用分析2.m4.m44-ackoe特征提取模块1.m4.m45-mak与编码模块1.m4.m46-编码层作用方法1.m4.m47-Decoder层操作与计算1.m4.m48-输出预测结果1.m4.m49-损失函数与预测输出1.m4.m49_MedicalTraformer论文解读1-论文整体分析.m4.m42-核心思想分析.m4.m43-网络结构计算流程概述.m4.m44-论文公式计算分析.m4.m45-位置编码的作用与效果.m4.m46-拓展应用分析.m4.m410_MedicalTraformer源码解读1-项目环境配置1.m4.m42-医学数据介绍与分析1.m4.m43-基本处理操作1.m4.m44-AxialAttetio实现过程1.m4.m45-位置编码向量解读1.m4.m46-注意力计算过程与方法1.m4.m47-局部特征提取与计算1.m4.m411_商汤LoFTR算法解读1-特征匹配的应用场景.m4.m42-特征匹配的基本流程分析.m4.m43-整体流程梳理分析.m4.m44-CroAttetio的作用与效果.m4.m45-traformer构建匹配特征.m4.m46-粗粒度匹配过程与作用.m4.m47-特征图拆解操作.m4.m48-细粒度匹配的作用与方法.m4.m49-基于期望预测最终位置.m4.m410-总结分析.m4.m412_局部特征关键点匹配实战1-项目与参数配置解读1.m4.m42-DEMO效果演示1.m4.m43-ackoe特征提取模块1.m4.m44-注意力机制的作用与效果分析1.m4.m45-特征融合模块实现方法1.m4.m46-cro关系计算方法实例1.m4.m47-粗粒度匹配过程1.m4.m48-完成基础匹配模块1.m4.m49-精细化调整方法与实例1.m4.m410-得到精细化输出结果1.m4.m411-通过期望计算最终输出1.m4.m413_项目补充-谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例tfrecord制作1.m4.m41-BERT开源项目简介1.m4.m42-项目参数配置1.m4.m43-数据读取模块1.m4.m44-数据预处理模块1.m4.m46-Emeddig层的作用1.m4.m47-加入额外编码特征1.m4.m48-加入位置编码特征1.m4.m49-mak机制1.m4.m410-构建QKV矩阵1.m4.m411-完成Traformer模块构建1.m4.m412-训练BERT模型1.m4.m414_项目补充-基于BERT的中文情感分析实战1-中文分类数据与任务概述1.m4.m42-读取处理自己的数据集1.m4.m43-训练BERT中文分类模型1.m4.m410_图神经网络实战1_图神经网络基础1-图神经网络应用领域分析.m4.m42-图基本模块定义.m4.m43-邻接矩阵的定义.m4.m44-GNN中常见任务.m4.m45-消息传递计算方法.m4.m46-多层GCN的作用.m4.m42_图卷积GCN模型1-GCN基本模型概述.m4.m42-图卷积的基本计算方法.m4.m43-邻接的矩阵的变换.m4.m44-GCN变换原理解读.m4.m43_图模型必备神器PyTorchGeometric安装与使用1-PyTorchGeometric工具包安装与配置方法.m4.m42-数据集与邻接矩阵格式.m4.m43-模型定义与训练方法.m4.m44-文献引用数据集分类案例实战.m4.m44_使用PyTorchGeometric构建自己的图数据集1-构建数据集基本方法.m4.m42-数据集与任务背景概述.m4.m43-数据集基本预处理.m4.m44-用户行为图结构创建.m4.m45-数据集创建函数介绍.m4.m46-网络结构定义模块.m4.m47-TokPoolig进行下采样任务.m4.m48-获取全局特征.m4.m49-模型训练与总结.m4.m45_图注意力机制与序列图模型1-图注意力机制的作用与方法.m4.m42-邻接矩阵计算图Attetio.m4.m43-序列图神经网络TGCN应用.m4.m44-序列图神经网络细节.m4.m46_图相似度论文解读1-要完成的任务分析.m4.m42-基本方法概述解读.m4.m43-图模型提取全局与局部特征.m4.m44-NTN模块的作用与效果.m4.m45-点之间的对应关系计算.m4.m46-结果输出与总结.m4.m47_图相似度计算实战1-数据集与任务概述3.m4.m42-图卷积特征提取模块3.m4.m43-分别计算不同Batch点的分布3.m4.m44-获得直方图特征结果.m4.m45-图的全局特征构建.m4.m46-NTN图相似特征提取.m4.m47-预测得到相似度结果.m4.m48_基于图模型的轨迹估计1-数据集与标注信息解读.m4.m42-整体三大模块分析.m4.m43-特征工程的作用与效果.m4.m44-传统方法与现在向量空间对比.m4.m45-输入细节分析.m4.m46-子图模块构建方法.m4.m47-特征融合模块分析.m4.m48-VectorNet输出层分析.m4.m49_图模型轨迹估计实战1-数据与环境配置4.m4.m42-训练数据准备4.m4.m43-Aget特征提取方法4.m4.m44-DataLoader构建图结构4.m4.m45-SuGrah与Attetio模型流程4.m4.m4...

2022-11-25 模块配置文件 模块 配置文件是什么

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2022-11-06 法律检索人工智能 法律检索 人工智能的意义

课程介绍课程来自【DeeEye】人工智能论文密集班（NLP）教学大纲数据学习指南课程更新时间表.g论文年度会员.txt论文【第九部分】基于字符“从0学习”的文本分类第一课：论文介绍.txt第三课：代码说明.txt第二课：论文精读.txt【第八部分】TextCNN第一课：论文介绍.txt第三课：代码说明.txt第二课：论文精读.txt【第七部分】略过思考第一课：论文介绍.txt第三课：代码精读.txt第二课：论文精读.txt【第六部】手套第一课：论文介绍.txt第二课：论文精读.txt【第五部分】变压器第一课：论文介绍.txt第三课：代码练习.txt第二课时间：论文精读.txt第二课：thei.txt精读【第四部分】机器翻译第一课：论文介绍.txt第三课：代码精读.txt第三课：代码精读.txt第二课时间：论文精读.txt第二课：thei.txt精读【第三部分】句子和文档的嵌入第一课：论文介绍.txt第三课：代码精读.txt第二课：论文精读.txt【第30部分】BERT--NAACL第一课时间.txt第二课时间.txt【第二部分】词向量第一课：论文介绍.txt第三课：代码精读.txt第二课时间：论文精读.txt第二课：thei.txt精读【Part29】一种新的深度语境化词表示【Part29】一种新的深度语境化词表示法描述.txt[第28部分]TCN（时间卷积网络）第一课时间.txt第二课时间.txt【第27话】变形金刚-XL第一课时间.txt第二课时间.txt【Part26】大规模语料库模型第一课时间.txt第二课时间.txt【第25部分】R-GCN第一课时间.txt第二课时间.txt【第24部分】SeqGAN第一课时间.txt第二课时间.txt【Part23】对话第一课时间.txt第二课时间.txt【Part22】双向关注描述.txt【第21部分】QANet第一课时间.txt第三课时间.txt第二课时间.txt【第20部分】端到端的记忆网络第一课时间.txt第三课时间.txt第二课时间.txt[第1部分]回顾：“深度学习”任务要求--第一课时.txt任务要求--第三课时.txt任务要求--二班课时.txt【第19部分】eq2eq论文精读.txt论文介绍.txt详细代码.txt【第18话】UMT论文精读.txt论文介绍.txt详细代码.txt【第17部分】谷歌神经网络描述.txt【Part16】基于卷积网络的eq2eq论文精读.txt论文介绍.txt详细代码.txt[第15部分]多层LSTM描述.txt【第14部分】E2ECRF论文精读.txt论文介绍.txt详细代码.txt【第13部分】PCNNATT论文精读.txt论文介绍.txt详细代码.txt【Part12】文档分类的分层注意力机制第一课：论文介绍.txt第三课：代码说明.txt第二课：论文精读.txt【第11部分】fattext第一课：论文介绍.txt第三课：代码说明.txt第二课：论文精读.txt【Part10】动态卷积网络和-gram思想用于句子分类第一课：论文介绍.txt第三课：代码说明.txt第二课：论文精读.txt开营仪式开学营-班主任.df杰森营地开幕式——PaerCla.df第9部分9-3.t9-2.t9-1.t第8部分textc8-3.t8-2.t8-1.t第7部分7-3.t7-2.t7-1.t第6部分手套6-2.t6-1.t第5部分变压器5-4.t5-3.t5-2.t5-1.t第4部分机器翻译4-5.t4-4.t4-3.t4-2.t4-1.t第23~28部分30-2.t30-1.t28-2.t28-1.t27-2.t27-1.t26-2.t26-1.t25-2.t25-1.t24-2.t24-1.t23-2.t23-1.t第18~21部分21-3.t21-2.t21-1.t20-3.t20-2.t20-1.t19-2.t19-1.t18-2.t18-1.t第16部分16-2.t16-1.t第13~14部分14-3.t14-2.t14-1.t13-3.t13-2.t13-1.t第12部分12-3.t12-2.t12-1.t第11部分11-5.t11-4.t11-3.t11-2.t11-1.t第10部分10-4.t10-3.t10-2.t10-1.t人工智能深度学习...

2023-02-09 论文第一课题第二课题什么意思 第一课议论文

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三课时.m4【深度之眼】.m413.第四篇论文RCNN-第二课.m4【深度之眼】.m412.第四篇论文RCNN-第一课时.m4【深度之眼】.m411.第三篇论文VGG-第三课时.m4【深度之眼】.m410。第三篇论文VGG-第二课.m4【深度之眼】.m41、第一篇论文《深度学习》——第一课时.m4【DeeEye】.m4第五个变形金刚5-4【深渊之眼】.t5-3【深渊之眼】.t5-2【深渊之眼】.t5-1【深渊之眼】.t第四期机器翻译、拼写课加微信F86883334-5【深渊之眼】.t4-4【深渊之眼】.t4-3【深渊之眼】.t4-2【深渊之眼】.t4-1【深渊之眼】.t第7部分7-3【深渊之眼】.t7-2【深渊之眼】.t7-1【深渊之眼】.t手套第六部，拼音课加微信F86883336-2【深渊之眼】.t6-1【深渊之眼】.t第九部分9-3【深渊之眼】.t9-2【深渊之眼】.t9-1【深渊之眼】.t第八个textc，拼写课加微信F86883338-3【深渊之眼】.t8-2【深渊之眼】.t8-1【深渊之眼】.t第23~28部分30-2【深渊之眼】.t30-1【深渊之眼】.t28-2【深渊之眼】.t28-1【深渊之眼】.t27-2【深渊之眼】.t27-1【深渊之眼】.t26-2【深渊之眼】.t26-1【深渊之眼】.t25-2【深渊之眼】.t25-1【深渊之眼】.t24-2【深渊之眼】.t24-1【深渊之眼】.t23-2【深渊之眼】.t23-1【深渊之眼】.t第18~21部分21-3【深渊之眼】.t21-2【深渊之眼】.t21-1【深渊之眼】.t20-3【深渊之眼】.t20-2【深渊之眼】.t20-1【深渊之眼】.t19-2【深渊之眼】.t19-1【深渊之眼】.t18-2【深渊之眼】.t18-1【深渊之眼】.t第16章，加微信F8688333进行班级拼写16-2【深渊之眼】.t16-1【深渊之眼】.t第13~14部分14-3【深渊之眼】.t14-2【深渊之眼】.t14-1【深渊之眼】.t13-3【深渊之眼】.t13-2【深渊之眼】.t13-1【深渊之眼】.t第12部分12-3【深渊之眼】.t12-2【深渊之眼】.t12-1【深渊之眼】.t第11章，加微信F8688333上课11-5【深渊之眼】.t11-4【深渊之眼】.t11-3【深渊之眼】.t11-2【深渊之眼】.t11-1【深渊之眼】.t第10部分10-4【深渊之眼】.t10-3【深渊之眼】.t10-2【深渊之眼】.t10-1【深渊之眼】.t第1-3部分9。第三篇论文VGG-第一课时.m4【深度之眼】.m48、第二篇论文AlexNet-3.2.m4[TheEyeofDeth].m47、第二篇论文AlexNet-3.1.m4[TheEyeofDeth].m46、第二篇论文AlexNet——第二课时2.2.m4【深度之眼】.m45、第二篇论文AlexNet——第二课时2.1.m4【深度之眼】.m44、第二篇论文AlexNet——第一课时.m4【深度之眼】.m42、第一篇论文《深度学习》——第二课.m4【DeeEye】.m411.第三篇论文VGG-第三课时.m4【深度之眼】.m410。第三篇论文VGG-第二课.m4【深度之眼】.m41、第一篇论文《深度学习》——第一课时.m4【DeeEye】.m4CV_1009_更新视频第4~10部分9-5【深渊之眼】.t9-4【深渊之眼】.t9-3【深渊之眼】.t9-2【深渊之眼】.t9-1【深渊之眼】.t8-2【深渊之眼】.t8-1【深渊之眼】.t7-5【深渊之眼】.t7-4【深渊之眼】.t7-3【深渊之眼】.t7-2【深渊之眼】.t7-1【深渊之眼】.t6-3【深渊之眼】.t6-2【深渊之眼】.t6-1【深渊之眼】.t5-3【深渊之眼】.t5-2【深渊之眼】.t5-1【深渊之眼】.t4-3【深渊之眼】.t4-2【深渊之眼】.t4-1【深渊之眼】.t10-4【深渊之眼】.t10-3【深渊之眼】.t10-2【深渊之眼】.t10-1【深渊之眼】.t第18~24部分24-3【深渊之眼】.t24-2【深渊之眼】.t24-1【深渊之眼】.t23-2【深渊之眼】.t23-1【深渊之眼】.t22-2【深渊之眼】.t22-1【深渊之眼】.t21-2【深渊之眼】.t21-1【深渊之眼】.t20-4【深渊之眼】.t20-3【深渊之眼】.t20-2【深渊之眼】.t20-1【深渊之眼】.t19-2【深渊之眼】.t19-1【深渊之眼】.t18-4【深渊之眼】.t18-3【深渊之眼】.t18-2【深渊之眼】.t18-1【深渊之眼】.t第11~17部分17-3【深渊之眼】.t17-2【深渊之眼】.t17-1【深渊之眼】.t16-2【深渊之眼】.t16-1【深渊之眼】.t15-3【深渊之眼】.t15-2【深渊之眼】.t15-1【深渊之眼】.t14-2【深渊之眼】.t14-1【深渊之眼】.t13-3【深渊之眼】.t13-2【深渊之眼】.t13-1【深渊之眼】.t12-4【深渊之眼】.t12-3【深渊之眼】.t12-2【深渊之眼】.t12-1【深渊之眼】.t11-5【深渊之眼】.t11-4【深渊之眼】.t11-3【深渊之眼】.t11-2【深渊之眼】.t11-1【深渊之眼】.t[20190911]CV-3【深海之眼】.m4[20190911]CV-2-2【深海之眼】.m4[20190911]CV-2-1【深海之眼】.m400.Playack_New00.txt的内容和g一样，看哪个更方便00.99%的问题在文档中得到解答播放说明【DeeEye】.txt播放说明（手机扫码）【DeeEye】.g人工智能深度学习...

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课程介绍课程来自于【深度之眼】人工智能Paer论文精读班（C方向）网盘截图课程大纲Paer班C方向资料汇总第一篇NatureDeeReiew.df第五篇d论文原文.dfd论文翻译版.dfSSD代码.rar第四篇rc.yR-CNN.df第三篇GGggggNet中文.docxggNet.df论文.zigg_cifar.zigg16.zi第七篇Faceet论文原文.dfCode.zi第六篇代码（GPU版本）MTCNN-Teorflow-mater.ziMTCNN.dfFaceNet+MTCNN.rar第二篇AlexetaerAlexNetAlexNet中文.docxAlexNet.df第三课作业.zi第二课作业.zifietue_alexet_with_teorflow.tar.gz代码资料.txt9.第三篇论文GGmdahmdah第一课时.m48.第二篇论文AlexNetmdahmdah第三课时3.2.m47.第二篇论文AlexNetmdahmdah第三课时3.1.m46.第二篇论文AlexNetmdahmdah第二课时2.2.m45.第二篇论文AlexNetmdahmdah第二课时2.1.m44.第二篇论文AlexNetmdahmdah第一课时.m430.第七篇论文Faceetmdahmdah第三课时3.2.m43.第一篇论文《Deelearig》mdah第三课时.m429.第七篇论文Faceetmdahmdah第三课时3.1.m428.第七篇论文Faceetmdahmdah第二课时.m427.第七篇论文Faceetmdahmdah第一课时.m426.第六篇论文词MTCNNmdahmdah第五课时.m425.第六篇论文MTCNNmdahmdah第四课时.m424.第六篇论文MTCNNmdahmdah第三课时.m423.第六篇论文词MTCNNmdahmdah第二课时.m422.第六篇论文词MTCNNmdahmdah第一课时.m421.第五篇论文SSDmdahmdah第三课时3.2.m420.第五篇论文SSDmdahmdah第三课时3.1.m42.第一篇论文《Deelearig》mdah第二课时.m419.第五篇论文SSDmdahmdah第二课时2.2.m418.第五篇论文SSDmdahmdah第二课时2.1.m417.第五篇论文SSDmdahmdah第一课时.m416.第四篇论文RCNNmdahmdah第五课时.m415.第四篇论文RCNNmdahmdah第四课时.m414.第四篇论文RCNNmdahmdah第三课时.m413.第四篇论文RCNNmdahmdah第二课时.m412.第四篇论文RCNNmdahmdah第一课时.m411.第三篇论文GGmdahmdah第三课时.m410.第三篇论文GGmdahmdah第二课时.m41.第一篇论文《Deelearig》mdah第一课时.m4...

2022-11-30

图书名称：《人工智能在医疗健康领域的应用》【作者】中国发展研究基金会作【页数】233【出版社】北京：中国发展出版社,2021.07【ISBN号】978-7-5177-1164-3【分类】人工智能-应用-医疗保健健康-研究【参考文献】中国发展研究基金会作.人工智能在医疗健康领域的应用.北京：中国发展出版社,2021.07.图书封面：图书目录：《人工智能在医疗健康领域的应用》内容提要：人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，在健康管理、医药研发等医疗健康领域发挥重要作用，并显示了巨大应用前景。全书探讨了面向医疗健康的人工智能的应用情况，围绕医疗健康领域人工智能的信息化基础建设、产业发展政策与策略、准入与监管、研发与推广、生态建设等议题开展深入综合研究，并在此基础上提出相关政策建议。《人工智能在医疗健康领域的应用》内容试读总报告面向医疗健康的人工智能应用研究①一、研究背景和意义健康是促进人的全面发展的必然要求，是经济社会发展的基础条件。实现国民健康长寿，是国家富强、民族振兴的重要标志，也是全国各族人民的共同愿望。党中央把人民身体健康放在优先发展的战略地位，全力推进健康中国建设，为实现中华民族伟大复兴的中国梦提供坚实的健康基础。作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，人工智能与“互联网+”、大数据成为促进创新发展新的“三驾马车”。伴随卫生信息化和医疗健康大数据的迅速发展，人工智能技术在疾病诊疗、健康管理、药物研发、精准医学等方面的作用凸显②。在人口快速老龄化和疾病模式转变的背景下，人工智能符合市场供给侧和需求侧均衡发展的要求。在供给侧，人工智能为医疗健康服务提供了快捷、优化①总报告作者为中国发展研究基金会邱月、马璐岩、于孟轲。②胡建平：《医疗健康人工智能发展框架与趋势分析》，《中国卫生信息管理杂志》，2018年第15期1人工智能在医疗健康领域的应用的途径，促进技术革新和医疗服务模式的转变：同时，人工智能将帮助形成同质、标准、易于延展、可控的服务体系，让民众享受高质量和高标准的诊疗服务，并改善医疗健康资源分布不均衡的问题，提高健康的公平性及可及性。在需求侧，医疗健康人工智能可在多个环节发挥作用，如医学影像、健康管理、疾病风险预测、虚拟助理、药物设计、临床诊疗、精神疾病、病理学和营养学等，助力疾病的监测、诊断、治疗和管理。因此人工智能可以应对因慢性非传染性疾病负担加重和老龄化程度加深带来的医疗健康需求变化人工智能的发展已经进入全新战略时代。国际上众多发达国家和地区围绕人工智能制定了发展战略与规划.医疗健康是各国人工智能战略规划重要的领域之一。近年来党中央、国务院以及相关部委从国家发展战略到行业政策，高度重视医疗健康领域人工智能的发展。如何加快医疗健康信息化建设，促进医疗健康人工智能产品的推广与应用，推动医疗健康人工智能产业发展等已经成为医疗健康领域人工智能发展的重大课题。为给我国医疗健康领域发展提供新的驱动力、开展人工智能在医疗健康领域的应用研究、构建促进医疗健康领域人工智能发展的支持性环境已是迫在眉睫在上述背景下，中国发展研究基金会于2019年成立“人工智能在医疗健康领域的应用研究”课题组，围绕在医疗健康领域人工智能的信息化基础建设、产业发展政策与策略、准入与监管、研发与推广研究、生态建设五个方面展开了深入综合研究。研究中，课题组不仅结合了政策文本、国际经验、既往研究，还通过访谈和实地调研，对人工智能发展的前沿企业进行了案例研究，获得了丰富的一手数据。总报告以专题研究和实地调研为基础，阐述人工智能在医疗健康领域的应用①张旭东、陈校云、舒婷等：《人工智能蓝皮书：中国医疗人工智能发展报告(2019)》，社会科学文献出版社，2019年版2总报告面向医疗健康的人工智能应用研究现状、困难和挑战，并通过国际比较和调查研究，探索总结我国医疗健康领域人工智能开发和应用的差距所在，指出未来发展方向，并对构建支持性政策环境给出可行建议。我们希望，这项研究的完成有利于推进人工智能在医疗健康领域的发展，为优化医疗资源配置、创新医疗服务模式、提升医疗服务水平、促进健康中国战略部署、全面落实深化医药卫生体制改革提供科学的依据和有价值的参考。二、我国人工智能在医疗健康领域取得的成就在政府政策、经济社会发展及健康需求的推动下，我国医疗健康人工智能快速发展，并取得了积极进展。(一)医疗健康人工智能政策体系初步形成，准人与监管政策取得一定突破自2015年以来，我国出台了一系列政策，对医疗健康领域人工智能的发展提出明确要求，就健康信息化、医疗大数据、智能健康管理等相关技术和产品提出具体规划，指出人工智能在医疗、健康及养老等方面的应用方向”。这一举措促进并推动了产业发展。《“十三五”国家科技创新规划》中，明确人工智能要在医疗等关键行业形成示范应用。2017年，“人工智能”首次被写入政府工作报告，成为国家重要战略。此后，《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018~2020年)》《国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》《关于促进“互联网+社会服务”发展的意见》等文件的发布，使医疗健康人工智能政策体系初步形成，推动了人工智能研究和应用的①亿欧智库：《2017人工智能赋能医疗产业研究报告》。3总报告面向医疗健康的人工智能应用研究同时，政策层面不断规范与强化基础通信与互联网的信息安全管理。如，有关部门先后出台并修订了网络安全等级保护系列法规与实施办法，个人信息安全规范、信息安全管理体系，以及在互联网、物联网应用领域的一系列国家标准与管理法规，从政策、标准、规范等方面保障数据的合规应用与信息的安全管控。此外，有关部门也实施多项举措以改善数据质量、促进数据共享。第一，为解决数据“孤岛”、促进医疗健康数据的互联互通和共建共享，在国家卫健委指导下，实施了“1+5+X”医疗健康大数据应用发展的总体规划，即建设一个国家数据中心、五个区域中心，并结合各地实际情况，建设若干个应用发展中心。第二，中国食品药品检定研究院成立人工智能小组，并分别于2018年4月和6月完成了眼底图像标准检测数据集和肺部影像标准检测数据集的建设工作，助力人工智能的产品研发与审批。2020年8月，北京协和医院构建了糖尿病视网膜病变常规眼底彩色照相人工智能标准数据库，标志着医疗人工智能的第三方检验获得突破性进展。(三)医疗健康人工智能技术水平、科技产出快速增长我国医疗健康领域的人工智能科技产出快速增长。截至2018年，我国医疗健康人工智能领域的中文科技论文产出累计为20570篇，外文科技论文产出累计为44714篇，主要涉及生物医学工程、自动化技术、临床医学、肿瘤学、计算机软件、计算机应用、计算生物学等学科。依托高等院校、科研机构，我国医疗健康人工智能领域的技术力量不断提升。截至2018年，医疗健康人工智能领域相关专利3116项.其中发明专利2429项，实用新型专利687项2。①张旭东、陈校云、舒婷等：《人工智能蓝皮书：中国医疗人工智能发展报告(2019)》，社会科学文献出版社，2019年版②张旭东、陈校云、舒婷等：《人工智能蓝皮书：中国医疗人工智能发展报告(2019)》，社会科学文献出版社，2019年版5人工智能在医疗健康领域的应用(四)医疗健康人工智能产业快速发展，市场规模不断扩大在中央及各省市政策的促进和推动下，我国人工智能产业发展迅速。2019年，中国人工智能整体市场规模达到60亿美元。预计到2024年，中国人工智能软件及应用市场规模将达到127.5亿美元，复合增长率达39.0%①。依托中国医疗健康数据的数据量优势，医疗健康领域人工智能产业快速崛起。截至2019年7月，在中国市场活跃的医疗人工智能企业共有126家2，产品分布在医学影像、医疗辅助、疾病预测、健康管理、医院管理、药物研发、医学研究、医疗大数据八大应用场景中。近年来，医疗健康人工智能产业的市场规模不断扩大。2017年，医疗健康人工智能市场规模为136.5亿元，2018年市场规模达到210亿元，同比增长54%③。预计到2025年，人工智能应用市场总值将达到1270亿美元，其中医疗行业将占市场规模的五分之一④。从融资情况来看，2018年，参与融资的医疗人工智能企业中，有32.61%的企业累计融资金额在1亿元以上，相比2016年千万级的融资金额，融资金额快速增长⑤。专栏红杉中国在医疗健康人工智能领域的布局人工智能是推动产业结构转型和供给侧改革的重要力量。作为中国高科技产业发展的助推者，红杉资本中国基金（以下简称红杉中国）始终看好人工智①DoNew:《2019中国人T智能软件及应用市场规模达28.9亿美元》。②亿欧智库：《2019中国医疗人工智能市场研究报告》。③博裕金融：《中国AI医疗行业报告》。④互联网医疗健康产业联盟：《医疗人工智能技术与应用白皮书(2018)》。⑤张旭东、陈校云、舒婷等：《人工智能蓝皮书：中国医疗人工智能发展报告(2019)》，社会科学文献出版社，2019年版6···试读结束···...

2022-10-28

课程介绍课程来自光环北京AIE第28期-人工智能工程师直通车文件目录第0天开幕式20200423.m4第1天课程20200425.m4第2天课程20200510.m4第3天课程20200516.m4第4天课程20200517.m4结业项目启动会暨职业指导课.m4第5天课程20200530.m4第6天课程20200531.m4第7天课程20200606.m4第8天课程20200607.m4第9天课程20200620.m4第10天课程20200621.m4第11天课程20200704.m4第12天课程20200705.m4第13天课程20200711.m4第14天课程20200712.m4第15天课程20200718.m4第16天课程20200719.m4第17天课程20200801.m4第18天课程20200802.m4第19天课程20200808.m4第20天课程20200809.m421.22不可用第21天课程20200815.m4第22天课程20200816.m4人工智能...

2023-02-09 光环人工智能赛琳娜 光环人工智能的名字

图书名称：《人工智能中的模糊启发式搜索技术》【作者】王士同，陈剑夫编著【页数】180【出版社】北京：机械工业出版社,1993.06【ISBN号】7-111-03604-2【价格】$6.60【分类】人工智能-模糊集论-启发式搜索技术-应用模糊集论-启发式搜索技术-应用-人工智能启发式搜索技术-模糊集论-应用-人工智能【参考文献】王士同，陈剑夫编著.人工智能中的模糊启发式搜索技术.北京：机械工业出版社,1993.06.图书目录：《人工智能中的模糊启发式搜索技术》内容提要：本书内容包括:模糊集基本理论、问题求解的基本内容、普通图的启发式搜索算法、模糊普通图的启发式搜索技术、模糊与式图的启发式搜索算法及技术。《人工智能中的模糊启发式搜索技术》内容试读第一章模糊集合1.1模糊集的定义及其运算一些事物的全体叫做一个普通集合，°有时常称做集合。这些事物中每一个都称为这个集合的元素。普通集合是一种边界明确的集合，一个元素与一个集合之间只有完全属于或完全不属于两种关系，不存在中间状态。一个集合A可以用其特征函数来表示。这个函数μA定义于论域U上，但只取0,1值，即)=x∈A0x庄A但是，现实世界中存在许多边界不明确的分类。例如，“远大于1的实数”就是论城一一实数轴一上的一个没有明确边界的分类。例如，我们不能肯定5这个数是不是远大于1。显然，说5这个数对于“远大于1的实数”这个分类的隶属程度是0.2，比起肯定地说5属于或不属于这个分类要合理得多。这一修改意味着把普通集合特征函数的值域从{0,1}扩展到区间〔0,1)之中并因此产生了模糊集合这个新概念。定义1-1论域U中的一个模糊集合A由一个隶属函数μa(x):U→〔0,1〕所表征；隶属函数把区间〔0，I〕中的一个数μA(x)与U中每一个元素x对应起来，说明x对A的隶属程度。2例1-1令论域U是区间〔0,100)，U的元素x代表人的年龄。这时，老年人的概念可表达为U的一个模糊集合A,其隶属函数可定义为0≤x≤50A(x)三50从这个例子可以看到，年老这个词的意义可由年龄的论域中的一个模糊集合来表示。就论域的类型而言，模糊集有下列两种表示法：(】)设论域U是有限域，令U={x1,x2,…,xa),U上的任一模糊集A,其隶属函数μa(x:),i=1,2,…,,则此时A可表示成A=μa(x1)/x1+μa(x2)/x2++LA(x)/xa=∑A(z)/x1这里的符号2不再是数学和，μA(x:)/x:也不是分数，它只有符号意义，只表示x对模糊集A的隶属程度是4A(x:)。例1-2设U={a,,c,d),则模糊集A可以不含混地表示成A=0.2/a+0.1/+0.7/c+1/d(2)设论域U为无限域，此时U上的一个模糊集A将表示成A=μA(x)/x同样地，其中的了不再表示积分，它只有无穷逻辑和的意,义，而4A(x)/x的意义则和有限情况是一致的。···试读结束···...

2022-10-20

图书名称：《医学人工智能导论》【作者】唐子惠编著【丛书名】普通高等教育医学类创新课程三十五规划教材，全国高等医药院校教材【页数】494【出版社】上海：上海科学技术出版社,2020.04【ISBN号】978-7-5478-4812-8【价格】49.00【分类】人工智能-应用-医学-医学院校-教材【参考文献】唐子惠编著.医学人工智能导论.上海：上海科学技术出版社,2020.04.图书封面：图书目录：《医学人工智能导论》内容提要：医学人工智能是医学和人工智能的交叉领域，主要研究人工智能的医学基础，医学知识表示、获取和应用的科学。本书主要内容主要包括：医学人工智能的基础，医学知识表示，医学知识获取，医学知识应用四部分。医学人工智能的基础主要介绍医学人工智能的医学基础，医学人工智能的编程基础和数据科学基础；医学知识表示主要介绍知识表示及医学知识图谱；医学知识获取主要介绍机器学习，深度学习，推理方法，搜索策略和智能计算；医学知识应用涉及智能医学，医学自然语言处理，医学专家系统，医学图像处理和分析，医学机器人及智能体。本书重新定义和规范了医学人工智能，丰富了医学人工智能的内涵，推动学科发展；本书使医学生，医务工作人员以及人工智能相关领域人员了解医学人工智能的基本原理，初步学习和掌握医学人工智能的基本技术，理解医学人工智能的内涵，以便拓宽知识面，并为进一步学习和应用奠定基础，启发医学生对医学人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力；本书将进一步推动人工智能在医学的应用和发展《医学人工智能导论》内容试读第一章医学人工智能概论第一章医学人工智能概论导学1,掌握人工智能的基本概念；掌握医学人工智能的基本概念及其组成内容。2.熟悉人工智能的组成；熟悉人工智能三大学派的内容。3.了解医学人工智能的影响。人工智能是计算机科学、信息论、控制论、心理学、神经科学、语言学等多种学科交叉而发展起来的一门综合性新学科。人工智能扩展了人脑的功能，实现了人类智力活动的自动化。医学人工智能扩展了医疗卫生领域专业人员的专业技能和脑力劳动，提高医疗活动的效率，同时保障医疗活动的安全性和可靠性。医学研究本身也促进人工智能的发展。本章首先介绍人工智能的基本概念、发展简史及其主要研究内容和领域，然后介绍医学人工智能的概念以及研究内容和发展。第一节人工智能一、人工智能的概念人工智能是研究使计算机来模拟人类的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等)，是关于知识的科学。人工智能涉及计算机科学、神经科学、心理学、哲学和语言学等学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。至今人工智能还没有一个公认的精确定义。目前较专业的定义是：人工智能是关于知识的科学，研究知识表示、知识发现和知识应用的科学。智能是智力和能力的总称，一般认为智能是知识和智力的总和。知识是智能的基础，而智力是指获取和运用知识求解的能力。智能具有学习、记忆思维和感知能力，具有行为能力的特征。学习是人类的本能，通过与环境的相互作用，不断学习，进行知识积累，适应环境的变化。记忆和思维是人类大脑最重要的功能，也是人类智能的根本原因。记忆是人脑对经历过事物的识记、保持、再现或再认，是进行思维、想象等高级心理活动的基础。思维对记忆的信息进行处理，探索与发现事物的内部本质联系和规律性，是认识过程的高级阶段。思维通常分为逻辑思维、形象思维和灵感思维。截至目前，人工智能的发展已走过了近半个世纪的历程，虽然学术界对人工智能有各种各样的说法和定义，但就其本质而言，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人类智能的科学。医学人工智能导论人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，还要考虑形象思维、灵感思维，才能促进人工智能突破性的发展。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，其与人工智能学科将互相促进从而更快地发展。人工智能是用人造的机器模拟人类智能，就目前人工智能而言，人造的机器通常是指计算机，人类智能主要是指人脑功能。人工智能是以实现人类智能为目标的一门学科，通过模拟的方法建立相应的模型，再以计人类智能计算机算机为工具，建立一种系统用以实现模型。这种计算机系统具有模拟人类智能的功能，如图1-1所示。模拟实现人工智能研究内容涉及的学科众多，人类智能有关学科包括神经科学和仿生学等；模拟方法则包括数模型学、统计学、数理逻辑学、心理学、优化、控制论等；计模拟和实现算机相关的内容包括互联网技术、软件工程、数据科图1-1人工智能概念示意图学、云计算、算法理论等。人工智能研究模拟人类智能的理论、方法及结构体系，建立智能模型用以模拟人类智能的各种功能。智能模型是一套理论框架，具体实现需要借助计算机这个载体，用计算机中的数据结构、算法所编写的程序在计算机平台上运行，从而实现模型的功能。二、人工智能的发展简史人工智能的发展历史可以分为三个主要阶段：萌芽期、形成期和发展期。人工智能的发展历程如图1-2所示。人工智能的概念是1956年在达特茅斯提出的，经历2次低谷，目前处于增长期。前30年，人工智能数学理论是以数理逻辑的表达和推理为主，后30年是以随机数学的统计学习、计算和建模为主1985年决策1956年达特1976年机器树模型和多1997年DeeBlue2010年大数据时茅斯会议提翻译等项目层人工神经1987年LISP战胜国际象棋世代开始及2046年出人工智能失败网络出现机市场失败界冠军AlhaG6出现1956-1976年1976-1982年1982-1987年1987-1997年1997-2010年2010年至今第一次繁荣期。第一次低谷期，第二次繁荣期，第二次低谷期。复苏期，计算增长期，计算确定人工智能算力不足，计基于规则推理。抽象推理的研性能大幅度提能力提高，大的概念和发展算复杂度高，专家系统和人究减少，基于高，互联网技数据，深度学逻辑表达和启常识与推理实工神经网络符号处理的模术的发展习技术应用，发式搜索现难度大型遭到质疑智能产品落地2数理罗辑：表达和推理随机数学：统计学习、计算、建模一图1-2人工智能发展历程第一章医学人工智能概论1.萌芽期这个阶段是指1956年以前。自古以来，人类就力图根据认识水平和当时的技术条件，企图用机器来代替人的部分脑力劳动，以提高征服自然的能力。早在公元前384一公元前322年，亚里士多德(Aritotle)在其著作中提出了形式逻辑的一些主要定律，他提出的三段论是演绎推理的基本依据。在我国，公元前900多年，也有歌舞机器人传说的记载，这说明古代人就有人工智能的幻想。12世纪末至13世纪初，西班牙的神学家和逻辑学家试图制造能解决各种问题的通用逻辑机。17世纪法国物理学家和数学家帕斯卡(B.Pacal)制成了世界上第一台会演算的机械加法器并获得实际应用。随后德国数学家和哲学家莱布尼茨(G.W.Leiiz)在这台加法器的基础上发展并制成了进行全部四则运算的计算器。他还提出了逻辑机的设计思想，即通过符号体系，对对象的特征进行推理，这种“万能符号”和“推理计算”的思想是现代化“思考”机器的萌芽，因而他曾被后人誉为数理逻辑的第一个奠基人。进人20世纪后，图灵(A.M.Turig)于1936年在《理想计算机》一文中提出了著名的图灵机模型；1950年他又在《计算机能思维吗？》一文中提出了机器能够思维的论述，可以说这些都是图灵为人工智能所做的杰出贡献。1946年美国科学家麦卡锡(J.W.McCarthy)等制成了世界上第一台电子数字计算机ENIAC。还有同一时代美国数学家维纳(N.Wieer)控制论的创立，美国数学家香农(C.E.Shao)信息论的创立，这一切都为人工智能学科的诞生做了理论和实验工具的巨大贡献。2.形成期这个阶段主要是指1956一1961年。1956年在美国达特茅斯学院(DartmouthCollege)的一次历史性的聚会被认为是人工智能学科正式诞生的标志。会议上经麦卡锡提议正式采用了“人工智能”这一术语，麦卡锡因此被称为人工智能之父。这是一次具有历史意义的重要会议，它标志着人工智能作为一门新兴的学科正式诞生。1957年纽威尔(A.Newell)和西蒙(H,Simo)等编制出一个称为逻辑理论机(thelogictheorymachie)的数学定理证明程序，当时该程序证明了罗素(B.A.W.Ruell)和怀特海(A.N.Whitehead)的《数学原理》一书第二章中的38个定理(1963年修订的程序在大机器上终于证完了该章中全部52个定理)。这种思维活动不仅解数学题时如此，解决其他问题时也大致如此。基于这一思想，他们于1960年又编制了能解十种类型不同课题的通用问题求解程序。另外，他们还发明了编程的表处理技术和国际象棋机。和这些工作有联系的纽威尔关于自适应象棋机的论文和西蒙关于问题求解以及决策过程中合理选择和环境影响的行为理论的论文，也是当时信息处理研究方面的巨大成就。后来他们的学生还做了许多工作，如人的口语学习和记忆的EPAM模型(1959年)、早期自然语言理解程序SAD-SAM等。此外，他们还对启发式求解方法进行了探讨。1956年BM小组的塞缪尔(Samuel)研究的具有自学习、自组织、自适应能力的西洋跳棋程序是有影响的工作，这个程序可以像一个优秀棋手那样，向前看几步来下棋。它还能学习棋谱，在分析大约175000幅不同棋局后，可猜测出书上所有推荐的走步，准确度达48%，这是机器模拟人类学习过程卓有成就的探索。1959年麦卡锡发明的表（符号）处理语言LISP成为人工智能程序设计的主要语言，至今仍被广泛采用。1958年麦卡锡建立的行动计划咨询系统以及1960年麦卡锡的论文《走向人工智能的步骤》，对人工智能的发展都起了积极的作用。1969年成立了国际人工智能联合会议(IteratioalJoitCofereceoArtificialItelligece)是人类人工智能发展史上的一个重要里程碑，标志着人工智能学科已经得到全世界范围的认可。33.发展期这个阶段主要是指1970年以后。20世纪70年代以来，人工智能的研究活动越来越受到重视，为了揭示智能的有关原理，研究者们相继对问题求解、博弈、定理证明、程序设计、机器视觉、自然语言理解等领域的课题进行了深入的研究。1972年法国马赛大学(MareilleUiverity)的科麦瑞尔(A.Comerauer)提出逻辑程序设计语言PROLOG美国斯坦福大学医学人工智能导论(StafordUiverity)的肖特利夫(E.H.Shortliffe)等从1972年开始研究用于诊治传染病的专家系统MYCN。l977年美国斯坦福大学(StafordUiverity)的费根鲍姆(E.A.Feigeaum)提出了知识工程(kowledgeegieerig)的研究方向，引发了专家系统和知识库系统更深入的研究和开发工作。此外，智能机器人、自然语言理解和自动程序设计等课题，也是这一时期较集中的研究课题，也取得不少成果。20世纪80年代中期开始，经历了10多年的低潮之后，有关人工神经元网络的研究取得了突破性的进展。1982年生物物理学家霍普菲尔德(Hofield)提出了一种新的全互联的神经元网络模型，被称为Hofield模型。利用该模型的能量单调下降特性，可用于求解优化问题的近似计算。1985年霍普菲尔德利用这种模型成功地求解了“旅行商(TSP)”问题。1986年美国心理学家罗森布拉特(F.Roelatt)提出了反向传播(ackroagatio,BP)学习算法，解决了多层人工神经元网络的学习问题，成为广泛应用的神经元网络学习算法。此后，提出了很多新的神经元网络模型，并被广泛地应用于模式识别、故障诊断、预测和智能控制等多个领域。1997年5月，IBM公司研制的“深蓝”(DeeBlue)计算机，以3.5：2.5的比分，首次在正式比赛中战胜了人类国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫(Kaarov),在世界范围内引起了轰动。这标志着在某些领域，经过努力，人工智能系统可以达到人类的最高水平。2011年，BM开发的人工智能程序“沃森”(Wato.)参加了一档智力问答节目并战胜了两位人类冠军。沃森存储了2亿页数据，能够将与问题相关的关键词从看似相关的答案中抽取出来。2016一2017年，由GoogleDeeMid开发的具有自我学习能力的人工智能围棋程序AlhaGo战胜围棋冠军。它能够搜集大量围棋对弈数据和名人棋谱，学习并模仿人类下棋。DeeMid已进军医疗保健等领域。2017年，AlhaGoZero(第四代AlhaGo)在无任何数据输入的情况下，开始自学围棋3日后便以l00:0横扫了先前版本的AlhaGo,学习40日后又战胜了在人类高手看来不可企及的第三代AlhaGo。美国是人工智能的发源地，随着人工智能的发展，世界各国有关学者相继加入这一行列。我国是从1978年才开始人工智能课题的研究，主要在定理证明、中文自然语言理解、机器人及专家系统方面设立课题，并取得一些初步成果。我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会等人工智能学术团体，开展这方面的学术交流。国家还着手兴建了与人工智能研究有关的国家重点实验室，这些都将促进我国人工智能的研究，为这一学科的发展做出贡献。三、人工智能的学派人工智能是关于知识的科学，而知识的基本单位是概念。概念一般有三个功能，即指物功能、指心功能、指名功能。概念的指物功能是指向客观世界的对象；指心功能是指向人类心智世界的对象：指名功能是指向认知世界或符号世界表示对象的符号名称。目前人工智能研究主要分为符号主义、连接主义和行为主义三大学派。符号主义是专注于实现人工智能指名功能，连接主义是专注于实现人工智能的指心功能，行为主义是专注于实现人工智能的指物功能。1.符号主义符号主义(ymolim)是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。符号主义学派认为人工智能源于数学逻辑，计算机出现后，4又在计算机上实现了逻辑演绎系统。该学派认为人类认知和思维的基本单元是符号，而认知过程就是在符号表示上的一种运算。符号主义学派认为只要在符号计算上实现了相应功能，那么在现实世界上就实现了对应的功能，即在机器上是正确的，现实世界就是正确的。符号主义致力于用计算机的符号操作来模拟人的认知过程，其实质就是模拟人的左脑抽象逻辑思维，通过研究人类第一章医学人工智能概论认知系统的功能机制，用某种符号来描述人类的认知过程，并把这种符号输入能处理符号的计算机中，从而模拟人类的认知过程，实现人工智能。实际应用中，在定义智能时，英国数学家图灵做出了贡献，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的实验，那它就是智能的。图灵实验的本质就是让人在不看外形的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为时，这个机器就是智能的。然而，图灵测试将智能的表现完全限定在指名功能。实现符号主义面临三个问题：第一是概念组合爆炸问题，概念的组合是无穷的，常识难以穷尽，推理步骤可以无穷；第二是命题组合悖论问题（例如柯里悖论），两个合理的命题合起来会变成无法判断真假的句子；第三是经典概念在实际生活中很难得到，知识难以提取。2.连接主义连接主义(coectioim)是一种基于神经网络及网络间的连接机制与学习算法的智能模拟方法，其原理主要为神经网络和神经网络间的连接机制和学习算法。连接主义认为大脑是一切智能的基础，关注大脑神经元及其连接机制，从发现大脑结构及其处理信息的机制来揭示人类智能的本质，进而在机器上实现相应的模拟。连接主义学派从神经生理学和认知科学的研究成果出发，把人的智能归结为人脑高层活动的结果，强调智能活动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后并行运行的结果，其中人工神经网络就是其典型代表性技术。实现连接主义最大的问题是：人类大脑表示概念的机制，以及概念的具体表现形式、表示方法和组合方法等机制并不清楚。现在的人工神经网络和深度学习实际上与人类大脑真正运行的机制不同。3.行为主义行为主义(ehaviorim)是一种基于“感知-行动”的行为智能模拟方法。行为主义假设智能取决于感知和行动，不需要知识和推理，只需将智能行为表示出来，即只要能实现指物功能就可以具备智能。行为主义最早来源于20世纪初的一个心理学流派，认为行为是有机体用以适应环境变化的各种身体反应的组合，它的理论目标在于预见和控制行为。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来，模拟人在控制过程中的智能行为和作用，对自寻优、自适应、自校正、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究。实现行为主义最大的问题是：模拟人类行为技能相当困难。人工智能研究进程中的这三种假设和研究范式推动了人工智能的发展。就解决问题而言，符号主义有从定理机器证明、归结方法到非单调推理理论等一系列成就。而连接主义有归纳学习，行为主义有反馈控制模式及广义遗传算法等解题方法。人工智能三大学派假设之所以能够成立，其前提是指名、指心、指物功能等价。然而，概念的指名、指心、指物功能在现实世界中并不等价，故单独实现概念的一个功能并不能够保证具有智能。因此，现在的人工智能研究不再强调遵循人工智能单一学派，而是综合不同学派技术。例如，AlhaGo综合了三种学习方法：蒙特卡罗树搜索(符号主义)，深度学习（连接主义）和强化学习（行为主义）。然而，目前人工智能还有重大的缺陷，即人工智能使用的知识表示仍建立在经典概念的基础之上。经典概念的基本假设是指名、指心、指物功能等价。然而，该假设过于简单化，在现实世界中这三者并不等价。在基于经典概念的知识表示框架下，现在的机器表现有时极其“智障”，缺乏常识和理解力，严重缺乏处理突发状况的智能。5四、人工智能的研究内容人工智能的内容按照知识的关系可以分为知识表示、知识获取、知识应用。人工智能的显著特征是“知识”“学习”和“推理”，即具有模拟人类的思维能力和基于知识的科学。医学人工智能导论1.知识表示知识表示(kowledgerereetatio)是指把知识客体中的知识因子与知识关联起来，便于人们识别和理解知识。知识表示是知识组织的前提和基础，任何知识组织方法都要建立在知识表示的基础上。知识表示有主观知识表示和客观知识表示两种。知识表示就是对知识的一种描述，或者说是对知识的一组约定，一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。某种意义上讲，表示可视为数据结构及其处理机制的综合：知识表示=数据结构十处理机制。知识表示的主要研究内容包括：概念表示，知识表示，知识图谱。2.知识获取知识获取(kowledgedicovery)是指在人工智能和知识工程系统中，机器如何获取知识的问题。知识获取指人们通过系统设计、程序编制和人机交互，使机器获取知识，同时机器还可以自动或半自动地获取知识。在系统调试和运行过程中，通过机器学习进行知识积累，或者通过机器感知直接从外部环境获取知识，对知识库进行增删、修改、扩充和更新。知识获取的主要研究内容包括：机器学习，深度学习，搜索技术，智能计算，推理方法。3.知识应用知识应用(kowledgealicatio)主要是指人工智能在现实世界各个领域的应用，包括医药、诊断、金融贸易、机器人控制、法律、科学发现等。知识应用的主要研究内容包括：自然语言处理，专家系统，计算机视觉，多智能体系统，机器人等。人工智能的广泛应用，将会推动人类社会的发展，人工智能是智能社会的核心。人类社会发展将经历原始社会、农业社会、工业社会、信息社会，进入智能社会（图1-3）。会发展阶段智能社会信息社会工业社会农业社会原始社会时间图1-3人类社会发展及智能社会现实世界是由事物以及事物之间的关系构成的，现实世界事物及其关系具有不确定性和非线性的特征。不确定性是指客观事物在发展与联系的过程中，存在无序的、或然的、未知的、近似的属性。不确定性因素的产生有主观因素，客观因素，以及两者交互影响。通常不确定性信息主要分为随机性、模糊性、不完全性、粗糙性和未确知性。不确定性知识包括：概率性知识，模糊性知识，经验性知识，不完全知识。基于不确定性知识的推理是人工智能研究的核心。不确定性推理是从不6确定性初始证据出发，运用不确定性知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却合理或近乎合理结论的思维过程。同时现实世界事物之间的关系是非线性的，人工智能的人工神经网络技术可以模拟和抽象事物之间的非线性关系。人工智能是研究现实世界的重要方法和工具，不确定性人工智能是人工智能研究的重点和难点。···试读结束···...

2022-10-15

图书名称：《人工智能机器学习与神经网络》【作者】刘峡壁，马霄虹，高一轩【页数】358【出版社】北京：国防工业出版社,2020.08【ISBN号】978-7-118-12120-9【分类】人工智能-人工神经网络-机器学习【参考文献】刘峡壁，马霄虹，高一轩.人工智能机器学习与神经网络.北京：国防工业出版社,2020.08.图书封面：图书目录：《人工智能机器学习与神经网络》内容提要：本书以人工智能实现算法为视角，系统阐述机器学习与人工神经网络这两个彼此紧密联系的人工智能实现途径中的主要问题与解决方法。对于机器学习，在深入理解机器学习任务与关键问题的基础上，探讨监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习这四大类归纳学习问题的本质特性及其解决方案，同时论述作为归纳学习基础的相似性计算问题及其解决方法。对于人工神经网络，按照其关键问题是网络拓扑结构与学习方法的认识，分为前馈网络与反馈网络这两大类网络结构，阐述主要计算模型及其学习方法。最后对机器学习与人工神经网络下一步的发展趋势进行了展望。《人工智能机器学习与神经网络》内容试读第1章绪论人工智能(ArtificialItelligece,AI)在政府的大力推动下，摇旗呐喊者众多。但人工智能目前所处的发展阶段及其发展的历史经验告诉我们：距离人类真正理解人类智能进而完成人工智能还有漫漫长路要走，而且高潮过后会有低点。AI自1956年成为一门独立学科以来，几经起伏，但始终向前，因为它承载着人类认识自身探索自身的梦想，正如刻在希腊帕台农神庙上的那句箴言：认识你自已(kowyourelf),这一过程永远不会停止。人工智能技术目前还主要停留在算法实现阶段，各种思想和方法最终都是通过计算手段，依托于计算平台来实现的，具体表现为计算平台上的人工智能算法程序。本书从算法的视角，阐述机器学习与人工神经网络这两个彼此紧密联系的人工智能技术分支中的问题、思路与方法，希冀在人类探索人工智能的过程中发一点微光，照亮自己前行的路，如能更因此惠及读者，则福莫大焉。1.1人工智能及其实现途径人工智能是对生物智能，特别是人类智能的模拟。目前，我们对生物智能本身还知之甚少。智能的本质究竟是什么？起源在哪里？对此，我们还缺乏基本的认识。我们只能看到智能的表现，看到人类或其他生物智能体身上区别于非智能体的能力，而看不到智能本身，就像柏拉图的“洞穴比喻”四，我们还只能在洞中观察智能投射在墙壁上的影子，而不知道洞穴外那个真正的智能的样子。终有一天，有人会蓦然回首，转身瞥见洞穴外的真象，到那时或许会推翻今天人们对人工智能的所有认识。1.1.1智能的外在表现与模拟目前，智能外在表现主要体现在以下能力上。(1)感知能力。感知能力是指人们通过视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉等感觉器官感知外部世界的能力，不仅获得相应信息，而且获得对于相应信息的理解，能够将所感知到的原始信息认知为相应的语义结果，如认知视觉信息中的物体2人工智能—机器学习与神经网络与场景、理解语言背后的含义等。(2)行为能力。行为能力是指人们在感知外界信息的基础上，运用语言、表情、肢体、动作等行动手段，对环境变化做出反应的能力，而通过行动，行动者亦使外界环境发生了相应变化，同时行动者可能从外界环境中获得某种收益或损失，如行走时摔倒、开车时撞人等。(3)推理能力。推理能力是指人们从所掌握的事实中获得适当结论的能力，从案件侦办、定理证明等典型推理问题中可获得对于这种能力的认识。(4)问题求解能力。问题求解能力是指人们针对特定问题找出解决方案的能力，如对于下棋，人们要解决问题的是如何赢棋，针对该问题的解决，寻求最佳的下棋应对策略。(5)学习能力。学习能力是指人们通过向经验学习、向老师学习、向书本学习等各种学习手段，使得自身某一方面的能力和水平或者综合素质越来越强的能力，最终目标是能够更好地完成任务和适应环境。(6)社交能力。社交能力是指人们通过群体协作来共同解决问题的能力。没有人能孤立的生活在世界上，人类的力量在于群体的力量，离开了人类社会，每个个体都是渺小的，难以战胜自然界中的各种困难。除了人类，其他生物亦往往是群体性的，甚至群体智慧的重要性要远远超过个体智慧，这在蚂蚁、蜜蜂、大雁等群居性动物中体现得尤为充分。(7)创造能力。创造能力是指人们能够创造出前所未有的思想或事物的能力。我们能够创作出美妙的乐曲、优美的诗篇，能够发明种种新奇的器物，能够发现这个世界中存在的种种定律、规则，能够提出启发或激励后人的种种思想·。这大概是智能的外在表现中最难以理解和实现的部分。基于我们还只能了解智能的外在表现这一事实，人工智能的发展主要是在模拟上述能力的过程中发展起来的，并衍生出了诸多分支学科，或者与诸多分支学科交叉在一起。对于感知能力的模拟，有计算机视觉、模式识别、自然语言理解等；对于行为能力的模拟，有机器人、自动控制等；对于推理能力的模拟，有自动定理证明、专家系统、知识工程等：对于问题求解能力的模拟，有机器博弈、游戏智能等；对于学习能力的模拟，有机器学习、数据挖掘、知识发现等；对于社交能力的模拟，有分布式人工智能、群智能等。在这些分支学科中各有特殊的问题待解决，有些不一定与智能直接相关，而只是智能的外围部件，比如与感知有关的各种传感器、与行为有关的各种效应器等。而人工智能本身则是讨论在模拟这些能力时所需要的与智能紧密相关的部分，尤其是偏重无形思考的部分，或者具象上类似软件的部分。这样逐渐发展出了六大人工智能实现途径：机器学习、人工神经网络、符号智能、行为智能、进化计算、群智能。这六大途径与智能的上第1章绪论3述外在表现之间的关系，可归纳为以下三类：(1)对智能外在表现的直接模拟，包括机器学习（学习能力）、群智能（社交能力)、行为智能（行为能力）；(2)提供模拟智能外在表现的基础支撑，包括人工神经网络（人脑结构）、进化计算（智能进化机制）；(3)基于现有计算机来模拟智能外在表现，如符号智能（基于计算机符号处理的特性)。本书涉及以上实现途径中的机器学习与人工神经网络，下面对二者做一简要介绍，作为本书内容的起点。关于其他途径，请读者参阅相关书籍2]。1.1.2机器学习学习是人类获取知识、增长智力的根本手段。人们从呱呱落地、一无所知的婴儿，成长为能解决各种问题乃至能创造新生事物的万物灵长，所依靠的正是强大的学习能力。因此，通过机器学习实现人工智能是一种自然的想法和一条必经的道路。可以设想一种婴儿机器(childmachie),该机器通过从自我经验中学习、从书本上学习、向老师学习、向他人学习等学习手段，像人一样逐渐成长，不断地增长其智力，直至能够很好地解决任务和适应环境。相信“婴儿机器”的设想最终是能够实现的，但就目前的现状而言，我们对人类学习机理、方法以及如何实现等问题的认识还处在非常初级的阶段，就连婴儿是如何从经验中进行学习的问题，也还知之甚少。事实上，赋予机器以学习能力是涉及人类智能本质的根本性问题，也是一个非常困难的问题，对这一问题的解决或许意味着真正的人工智能的到来。同时，这也是人工智能中一个难以绕开的问题，在人工智能的诸多分支中，由于对环境的不可预知、系统的过于复杂、数据量的过于庞大等因素，需要依靠机器学习技术来构建和优化系统。因此，随着人工智能各个分支的不断进步，机器学习技术的应用范围不断扩大，重要程度不断上升，相关研究将为“婴儿机器”设想的最终实现奠定理论与技术基础。就像人类在不同成长阶段会使用不同的学习手段一样，机器学习也有着与之类比的不同学习方法。首先是强化学习方法，一种机器根据自身行动所获得的收益和惩罚来学习最优行为策略的学习方法。这与人类婴幼儿时期的主要学习方法是类似的，在这一时期，人类理解能力还不够，只能从外界环境反馈中知道对错，比如获得奖励或者被训挨打等，从而优化自己的行为，趋利避害。其次是监督学习方法，类似于人类的求学阶段，通过老师在所讲授的课程，学生能建立起问题与问题答案之间的联系，从而学到老师希望学生学到的东西。机器的监督学习方法与此相同，这种问题与问题答案对应的数据称为标注数据。再次是4人工智能—机器学习与神经网络非监督学习方法，只有输入数据，没有与之对应的标准答案，也没有对与错的反馈需要机器自动从数据中获得有规律的知识，分为数据分布规律和数据关联规则两大类知识，其中第一类对应数据聚类问题，第二类对应关联规则挖掘问题。最后，还可将监督学习与非监督学习方法结合起来使用，先在少量标注数据上进行监督学习，再在大量未标注数据上进行非监督学习，相应方法称为半监督学习方法。目前对于机器学习的认识，集中在上述四种学习方法上。1.1.3人工神经网络人工神经网络是以对大脑结构的模拟为核心的人工智能实现途径，试图在模拟大脑结构的基础上再模拟其思考能力，因此是一种自下而上的实现方法，这与符号智能首先关注功能再考虑算法结构的自上而下实现方式正好相反。由于大脑是通过大量神经元连接而成，人工神经网络也是通过大量人工神经元相互连接而形成的网络，因此该实现途径也常被称为“连接主义”。人工神经网络既然是对大脑结构的模拟，因此第一个核心问题是网络结构问题，包括神经元如何构造、神经元之间如何连接、整体结构如何设计等。在这些问题上，人工神经元的形态目前基本固定，被认为是一个计算单元，是由一个整合函数与一个激活函数复合而成的计算函数。而在神经元连接与整体结构上，则存在较多的探索与变化，可分为前馈网络和反馈网络两种大的结构类型，前馈网络又可分为感知器、多层感知器、反向传播网络、深度网络、自组织映射网、径向基函数网络等具体形态，反馈网络又可分为稳定型反馈网络与时序型反馈网络两种子类。目前，深度网络大行其道，在很多应用中表现优异，几乎快成了人工神经网络乃至人工智能的代名词。但我们不应因此忽视其他网络类型，尤其是反馈网络，更不应忽视其他人工智能技术。事实上，深度网络虽然是人工智能发展史上的重要里程碑，但距离真正的人工大脑还相去甚远，只是人工智能发展过程中的一个特定阶段而已。单有结构，人工神经网络是不能表现出智能能力的。就像人类如果只有大脑，而不通过学习手段来武装自已的大脑，则不能解决任何问题一样，人工神经网络同样需要在结构基础上解决学习问题，这便是该项技术中的第二个核心问题，甚至比第一个问题更为重要，可以说结构是基础，而学习是灵魂。当然，结构的基础作用也不容小视，结构的好坏在很大程度上影响着学习效果，比如深度网络中的卷积神经网络正是通过结构的改进，使得传统的误差反向传播学习算法能够获得理想的深度学习效果。因此，网络结构及其学习是相辅相成和密不可分的，人工神经网络的发展既是网络结构的发展，也是学习方法的发展，或者二者的同步发展。人工神经网络的学习技术，本质上说是机器学习技术的一个分第1章绪论支，其学习方式同样可从监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习这四种方式来认识和研究，只不过需要针对人工神经网络的特殊性来设计特定的方法而已。此外，目前对于人工神经网络的学习，主要是指对于网络中神经元之间连接权值的学习，网络结构主要依靠人为经验设计。事实上，网络结构也是可以学习的，通过机器学习技术来获得更为理想的网络结构，实现网络结构的自动设计是可能的，但由于实现和计算复杂，且目前未见有效的学习成果，因此在网络结构上的学习尚未引起广泛的关注。而人类大脑的网络结构是否完全预先确定好来作为学习的基础，以及学习是否能改变大脑结构，这还有待更多研究去证实，其真相应是网络结构学习的思想基础。解决了网络结构问题及其学习问题，就能获得处理具体应用任务的人工神经网络模型。对于人工神经网络的认识和研究，应从这两个关键问题人手。1.2机器学习简史如前所述，机器学习与人工神经网络是紧密关联的，尤其从人工神经网络的角度，其与机器学习的发展密不可分，人工神经网络的进步离不开相应机器学习方法的进步，离开了机器学习，也就没有人工神经网络的发展。而机器学习与人工神经网络没有必然关系，机器学习方法可以是针对人工神经网络的，也可以是不针对人工神经网络的。本节介绍除人工神经网络学习以外的机器学习方法的发展，而将人工神经网络的学习归入人工神经网络部分，在第1.3节介绍。机器学习的研究从20世纪40年代开始，到20世纪80年代逐渐形成一条专门的人工智能实现途径，正如人工智能学科创始人之一麦卡锡(McCarthy)所说：“从20世纪40年代开始，机器学习的思路已被反复提出。最终，这一思路能得到实现。”[3]1955年，同为人工智能学科创始人之一的萨缪尔(Samuel)首次在计算机博弈问题中引入监督的记忆学习方法，在经典的极大极小博弈搜索算法中，通过记忆棋局状态对应的倒推值，提高了下棋程序的能力。此后，在计算机博弈中运用机器学习方法遂成为一种有效的技术和验证机器学习方法的常用手段，直至监督学习和强化学习方法在2016年引起轰动的AlhaGo围棋程序中的成功应用，推动了机器学习技术的普及。1957年，贝尔曼(Bellma)将马尔科夫决策过程(markovdeciioroce,MDP)引人强化学习，形成贝尔曼公式，成为强化学习的基础。1965年，绍德尔(Scudder)提出半监督的自学习方法，半监督学习概念开始形成。1967年，麦格理(MacQuarie)发明k-均值聚类方法，成为非监督聚类方法中的经典，时至今日仍是最主要的聚类算法之一。1977年，德普斯特6人工智能—机器学习与神经网络(Demter)提出期望-最大化算法(exectatio-maximizatio,EM)算法，成为重要的解决隐含变量问题的统计学习方法，得到了广泛的应用。同年，瓦普里克(Vaik)与斯特林(Steri)提出半监督学习中的转导支持向量机(traductiveSVM)方法，成为半监督学习中的重要手段。20世纪八九十年代是机器学习逐渐成长为一门独立人工智能分支的阶段，监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习四大类机器学习方法逐渐形成并得到了较大的发展。1986年，昆兰(Quila)针对决策树的监督学习，以信息熵为基础，提出了经典的ID3算法。1987年，考夫曼(Kaufma)与诺斯乌(Rou-eeuw)提出了k-中心点聚类方法，以弥补k-均值聚类方法不够鲁棒和易受初值影响的问题。1988年，萨顿(Sutto)提出了强化学习中重要的时序差分(timedifferece,TD)算法，成为一大类强化学习方法的基础。1992年，默茨(Mez)等人总结了半监督学习问题及相关方法，首次提出了半监督学习这个术语。同年，在强化学习领域，沃特金斯(Watki)提出了经典的Q-学习算法，而威廉姆斯(William)则提出了基于梯度的策略优化算法REINFORCE,成为以后AlhaGo中所采用的强化学习方法的基础。1994年，鲁梅尼(Rummery)提出了Sara强化学习算法。同年，阿格拉沃尔(Agrawal)与斯利坎特(Skrikat)发明了Ariori算法，成为关联规则挖掘中的经典算法，至今仍得到广泛采用。1995年，瓦普里克(Vaik)的统计学习理论以及在该理论指导下所衍生的支持向量机(uortvectormachie,SVM)学习方法得以成熟，成为当时以及此后一段时期内应用最普及和地位最主流的监督学习思想，直到2006年其统治地位才逐渐被人工神经网络中的深度学习所取代。非监督学习在这一时期亦继续得到长足发展，一些经典的聚类算法和关联规则挖掘算法被提出。聚类方法方面，层次聚类、基于数据密度的聚类、统计聚类、基于空间网格的聚类等思想及其算法逐渐涌现。1995年，ChegYizog提出了著名的均值迁移算法，并应用于非监督聚类。1996年，TiaZhag提出了BIRCH层次聚类算法，具有递增聚类特性。1996年，伊斯特(Eter)提出了基于数据密度的经典聚类算法DBSCAN。切斯曼(Cheeema)与舒茨(Stutz)提出了AutoCla统计聚类算法。1997年，王(Wag),杨(Yag)与芒茨(Mutz)提出了基于空间网格的聚类算法STNG。1998年，古阿(Gua)提出了CURE层次聚类算法，通过采用多个代表数据点表示一个簇来更好地适应数据形状。1998年，海因伯格(Hieurg)与凯姆(Keim)提出了另一种经典的基于数据密度的聚类算法DENCLUE。赛科霍乐斯拉米(Sheikholelami)、查特吉(Chatterjee)与张(Zhag)提出了WaveCluter聚类算法。1999年，卡里皮斯(Karyi)发明了结合层次聚类思想与图聚类思想的聚类算法CHAMELEON。关联规则挖掘方面，巴···试读结束···...

2022-09-28 人工智能机器 神经网络是什么 人工智能机器 神经网络应用