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人工智能算法的实现（下）
2019-02-16
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在上一篇文章中我们给大家介绍了人工智能的一些算法，人工智能离不开算法，所以我们必须重视算法的应用。人工智能的算法有很多，除了我们在前面提到的机器学习以及专家系统以外，还有遗传算法以及深度学习，下面我们就给大家介绍一下这些内容。


首先我们说一下遗传算法，遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。它借鉴生物界的进化规律进行随机化搜索，遗传算法主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域，它是现代有关智能计算中的关键技术。而这一算法在很多的领域中倍受关注。


接着我们说一下深度学习，深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。对于深度学习来说，其思想就是对堆叠多个层，也就是说这一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式，就可以实现对输入信息进行分级表达了。深度学习的主要技术有：代价函数和反向传播、正则化、稀疏编码和dropout、线性代数、概率和信息论、欠拟合、过拟合、正则化、最大似然估计和贝叶斯统计、随机梯度下降、监督学习和无监督学习深度前馈网络、自适应学习算法、卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络、深度神经网络和深度堆叠网络等等。另外还有生成对抗网络和有向生成网络、机器视觉和图像识别、自然语言处理、语音识别和机器翻译；有限马尔科夫、动态规划、梯度策略算法、增强学习。可见深度学习设计的学科还是十分广泛的。


我们在这篇文章中给大家介绍了两种人工智能的算法——遗传算法以及深度学习，这两种算法都是十分重要的，我们要想深入的学习人工智能就不能忽视这两个算法的学习。


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