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人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程,深圳NPU人工智能醫(yī)學(xué)成像,按照學(xué)習(xí)機(jī)制的不同,主要有歸納學(xué)習(xí),深圳NPU人工智能醫(yī)學(xué)成像、分析學(xué)習(xí)、連接機(jī)制學(xué)習(xí)和遺傳學(xué)習(xí)等,深圳NPU人工智能醫(yī)學(xué)成像。知識處理系統(tǒng)主要由知識庫和推理機(jī)組成。知識庫計算系統(tǒng)所需要的知識,當(dāng)知識量較大而又有多種表示方法時,知識的合理組織與管理是重要的。推理機(jī)在問題求解時,規(guī)定使用知識的基本方法和策略,推理過程中為記錄結(jié)果或通信需設(shè)數(shù)據(jù)庫或采用黑板機(jī)制。如果在知識庫中計算的是某一領(lǐng)域(如醫(yī)療診斷)的**知識,則這樣的知識系統(tǒng)稱為**系統(tǒng)。人工智能的發(fā)展是對工業(yè)生產(chǎn)的更新。深圳NPU人工智能醫(yī)學(xué)成像
知識表示是人工智能的基本問題之一,推理和搜索都與表示方法密切相關(guān)。常用的知識表示方法有:邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法和框架表示法等。常識,自然為人們所關(guān)注,已提出多種方法,如非單調(diào)推理、定性推理就是從不同角度來表達(dá)常識和處理常識的。問題求解中的自動推理是知識的使用過程,由于有多種知識表示方法,相應(yīng)地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎(chǔ)。結(jié)構(gòu)化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。深圳NPU人工智能醫(yī)學(xué)成像人工智能算法是一組機(jī)械計算機(jī)可以執(zhí)行的明確指令。
人工智能在計算機(jī)上實(shí)現(xiàn)時有2種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù),使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果,而不考慮所用方法是否與人或動物機(jī)體所用的方法相同。這種方法叫工程學(xué)方法(ENGINEERINGAPPROACH),它已在一些領(lǐng)域內(nèi)作出了成果,如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法(MODELINGAPPROACH),它不*要看效果,還要求實(shí)現(xiàn)方法也和人類或生物機(jī)體所用的方法相同或相類似。遺傳算法(GENERICALGORITHM,簡稱GA)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ARTIFICIALNEURALNETWORK,簡稱ANN)均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進(jìn)化機(jī)制。
計算機(jī)視覺是分析視覺輸入的能力,這種輸入通常是模糊的;一個50米高的巨型行人可能會產(chǎn)生與附近正常大小的行人完全相同的像素,這就要求人工智能判斷不同解釋的相對可能性和合理性,例如通過使用它的“對象模型”來評估50米高的行人不存在。具體化智能這包括具體化的、情境化的、基于行為的和全新的人工智能。機(jī)器人學(xué)科相關(guān)領(lǐng)域的研究人員,如羅德尼·布魯克斯(RodneyBrooks),拒絕符號人工智能,而專注于讓機(jī)器人移動和生存的基本工程問題。人工智能要求制造系統(tǒng)表現(xiàn)出更高的靈活、敏捷和智能。
人工智能可以進(jìn)行識別,如識別書寫的文字、圖形、聲音等,所謂認(rèn)識模型就是一例。再有,能力因?qū)W習(xí)而得到的提高和歸納推理、依據(jù)類推而進(jìn)行的推理等,也是其例。此外,解決的程序雖然是清楚的,但是實(shí)行起來需要很長時間,對于這樣的問題,人能在很短的時間內(nèi)找出相當(dāng)好的解決方法,如競技的比賽等就是其例。還有,計算機(jī)在沒有給予充分的合乎邏輯的正確信息時,就不能理解它的意義,而人在*是被給予不充分、不正確的信息的情況下,根據(jù)適當(dāng)?shù)难a(bǔ)充信息,也能抓住它的意義。人工智能復(fù)雜的算法通常建立在其他更簡單的算法之上。深圳NPU人工智能醫(yī)學(xué)成像
人工智能是以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的技術(shù)升級。深圳NPU人工智能醫(yī)學(xué)成像
人工智能由于知識處理的需要,近幾年來提出了多種非演澤的推理方法,如連接機(jī)制推理、類比推理、基于示例的推理、反繹推理和受限推理等。搜索是人工智能的一種問題求解方法,搜索策略決定著問題求解的一個推理步驟中知識被使用的優(yōu)先關(guān)系??煞譃闊o信息導(dǎo)引的盲目搜索和利用經(jīng)驗(yàn)知識導(dǎo)引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識常由啟發(fā)式函數(shù)來表示,啟發(fā)式知識利用得越充分,求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發(fā)式搜索方法有A*、AO*算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節(jié)點(diǎn)的超大規(guī)模的搜索問題。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的另一重要課題。深圳NPU人工智能醫(yī)學(xué)成像
文章來源地址: http://www.cdcfah.com/cp/3098589.html
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