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人工智能各种技术算法

Arithmetic)//empty 2>群体人工智能 >遗传算法(Genetic Algorithm) >群聚技术//empty 其实这篇文章更类似于科普贴,它完全可以作为你学习人工智能的入门文章, ,原翻译显然没有”寻路“这两个字,因为A星算法包括但不仅限于存在于人工智能的寻路中,但是既然标题是人工智能,这样也无伤大雅,在说A*之前有必要说所深度优先搜索算法DFS和广度优先搜索算法BFS,假设一个 ,我们会发现者似乎FSM有联系,恭喜你你的发现时正确的,这其实算是静态FSM,FSM应该冠名为动态FSM才是最佳的,当然这是我个人看法,何谓静态,就是既定的方案,这个树枝都有权重值,50%A树枝,50%  Theroy) 这是我最感喜欢的部分,某种程度上说没有博弈论体系的AI算不上AI,博弈论在人工智能中广泛用于最优化策略,从原英文中我们就看得出这个游戏有关,对象是单体,著名的例子就是简化的囚徒困境: 置信技术把人工智能推向了极致,他博弈论、神经网络遗传算法构成了AI的核心体系。

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人工智能算法黑箱数据正义

一个月前,《终极算法》作者、人工智能著名学者、华盛顿大学教授PedroDomingos在社交网络中写道:“自5月25日起,欧盟将会要求所有算法解释其输出原理,这意味着深度学习成为非法的方式。” 在美国,每周超过1000人被机场使用的算法错误地标记为恐怖分子。一名美国航空公司的飞行员在一年中被拘留了80次,因为他的名字爱尔兰共和军领导人的名字相似。这还不算是最糟糕的。 人工智能算法依赖于大数据,而大数据并非中立。它们从真实社会中抽取,必然带有社会固有的不平等、排斥性和歧视的痕迹。 例如,为了在Twitter上千禧一代进行对话,微软开发了Tay聊天机器人,它旨在学习如何通过复制网民的语音来模仿他人。 更有甚者,美国法院用以评估犯罪风险的算法COMPAS,亦被证明对黑人造成了系统性歧视。 无论是程序错误,还是算法歧视,在人工智能的前沿领域——深度学习中,都变得难以识别。

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    人工智能算法黑箱数据正义

    【导读】许可:人工智能算法依赖于大数据,而大数据并非中立。它们从真实社会中抽取,必然带有社会固有的不平等、排斥性和歧视的痕迹。 ? 一个月前,《终极算法》作者、人工智能著名学者、华盛顿大学教授 Pedro Domingos 在社交网络中写道:“自 5 月 25 日起,欧盟将会要求所有算法解释其输出原理,这意味着深度学习成为非法的方式 在美国,每周超过1000人被机场使用的算法错误地标记为恐怖分子。一名美国航空公司的飞行员在一年中被拘留了80次,因为他的名字爱尔兰共和军领导人的名字相似。这还不算是最糟糕的。 人工智能算法依赖于大数据,而大数据并非中立。它们从真实社会中抽取,必然带有社会固有的不平等、排斥性和歧视的痕迹。 更有甚者,美国法院用以评估犯罪风险的算法COMPAS,亦被证明对黑人造成了系统性歧视。 无论是程序错误,还是算法歧视,在人工智能的前沿领域——深度学习中,都变得难以识别。

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    人工智能历史、概念、算法技术 概括综述(一)

    基于上一章关于自然智能的学习探讨,一个之相关的主题便是“人工智能”。而本次“人工智能”的上半章,从人工智能的历史、概念、算法技术四个方面进行阐述。 结果是否定的,因为按照目前的进程来看,人工智能的产生发展始终无法摆脱人类自然智能的影响,它是人类通过一定的算法硬件的算力相结合的产物,本质上并不是生物的,并非自发实现的。 三、人工智能算法         人工智能的核心便是算法,智能算法将是具有产生智能功能和完成智能任务的程序性知识。 这种观点无疑是片面的,因为人工智能算法的不断发展,通过仿生的思想,例如生物进化算法,人工神经网络算法等等。 (人工智能的两种主要算法)         尤其是人工神经网络算法,它是是一种基于神经元连接的学习算法模型。自然智能之间的联系紧密。因为对于大脑自然智能来讲,它的模型主要存在于大脑神经网络之中。

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    人工智能:道德外包“黑箱”中的算法歧视

    一、人工智能决策日益流行 人们的网络存在,或者说数字存在(digital existence),日益受到算法左右。在网络空间,算法可以决定向人们推荐什么新闻,推送什么广告,诸如此类。 当然,基于算法、大数据、数据挖掘、机器学习等技术的人工智能决策不局限于解决信息过载这一难题的个性化推荐。 当利用人工智能系统对犯罪人进行犯罪风险评估,算法可以影响其刑罚;当自动驾驶汽车面临道德抉择的两难困境,算法可以决定牺牲哪一方;当将人工智能技术应用于武器系统,算法可以决定攻击目标。 其中存在一个不容忽视的问题:当将本该有人类负担的决策工作委托给人工智能系统,算法能否做到不偏不倚?如何确保公平之实现? 可以被翻译成操作性的算法吗?第二,公平被量化为计算问题会带来风险吗?第三,如果公平是机器学习和人工智能的目标,谁来决定公平的考量因素?

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    人工智能:智能优化算法

    差分进化算法是基于群体智能理论的优化算法,是通过群体内个体间的合作竞争产生的智能优化搜索。 粒子群算法与其他进化算法一样,也是基于“种群”和“进化”的概念,通过个体间的协作竞争,实现复杂空间最优解的搜索。 模拟退火算法是一种基于Monte Carlo迭代求解策略的随机寻优算法,其出发点是基于物理中固体物质的退火过程一般组合优化问题之间的相似性。 ** 4 禁忌搜索算法 ** 搜索是人工智能的一个基本问题,一个问题的求解过程就是搜索。人工智能在各应用领域中,被广泛地使用。 现在,搜索技术渗透在各种人工智能系统中,可以说没有哪一种人工智能的应用不用搜索技术。

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    算法算法分析

    一、什么叫算法 算法(Algorithm):是对特定问题求解方法或步骤的一种描述。 一个计算机程序是对一个算法使用某种程序设计语言的具体实现。 算法一般具有以下五个特性: 1、输入:一个算法有零个或多个输入,这些输入取自于某个特定的对象集合。 二、什么叫好算法 评价一个好的算法有以下几个标准: 正确性(Correctness):算法应满足具体问题的需求。 通用性(Generality):算法应具有一般性 ,即算法的处理结果对于一般的数据集合都成立。 效率存储空间需求:效率指的是算法执行的时间;存储空间需求指算法执行过程中所需要的最大存储空间。 一般这两者问题的规模有关。

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    Python人工智能经典算法之聚类算法

    3.计算这个学习期的投票权重 4.对每个样本进行重新赋权 5.重复前面1-4 6.对构建后的最后的学习器进加权投票 3.bagging集成boosting 6.1 聚类算法简介 1.聚类算法分类 粗聚类 细聚类 2.定义 一种典型的无监督学习算法, 主要用于将相似的样本自动归到一个类别中 对于其他每个点计算到K个中心的距离,未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别 3、接着对着标记的聚类中心之后,重新计算出每个聚类的新中心点(平均值) 4、如果计算得出的新中心点原中心点一样 主成分分析(可以理解一种特征提取的方式) 3.特征选择 定义:提出数据中的冗余变量 方法: Filter(过滤式):主要探究特征本身特点、特征特征和目标值之间关联 方差选择法:低方差特征过滤 相关系数 Embedded (嵌入式):算法自动选择特征(特征目标值之间的关联)

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    人工智能作曲、算法作曲指南

    2 生成艺术,数学/算法之美 人工智能作曲生成艺术的一些思想是相通的,因而我们需要了解生成艺术相关的内容。 生成艺术 生成艺术的代表是视觉艺术方面的生成。我们了解下算法视觉美学。 自古以来数学艺术就有着紧密的关系,有规律的数字组合可以创造出使人愉悦的艺术作品,在建筑设计中的比例或音乐的旋律都有所体现。甚至可以说,我们的世界是建立在数学之上的。 4 EMI人工智能音乐作曲系统 早在1981的时候,David Cope 创造了人工智能音乐作曲系统(EMI,Experiments in Musical Intelligence)。 他的主要研究人工智能和音乐,主要的创作方向是通过作曲家创造力和计算机算法之间的协同,生成音乐作品。 7.2 NSynth神经合成器 Neural Audio Synthesis NSynth可帮助音乐工作者,藉由直觉控制各种声音表情强弱,同时模拟不同乐器的声音,任意排列组合于创作之中。

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    人工智能:卷积神经网络及YOLO算法 入门详解综述(二)

    无独有偶,针对于自然智能的研究也不断启发着人工智能的发展。上一章重点讲述了人工智能的历史、概念、算法以及人工智能的面临障碍。使我对于人工智能的理解有了很大提升。 本章就人工智能的应用技术进行了更深层次的分析讲解。 虽然人类对于生物神经系统的认知并非十分透彻,但针对于这个问题,科学家采取了人工神经网络的算法进行应对。并随着机器深度学习算法的不断进步,对于物体识别图像处理的机器应用研究方面也有很大的帮助。 在图像识别与人工智能的处理过程中,先验知识也起到关键的作用。因为虽然通过人工智能的相关算法可以较为精准地识别出图像。 通过本章人工智能的深入学习,让我对于人工智能在图像识别物体感知方面的应用有了一个全新的感受。

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    结构算法(04):排序规则查找算法

    一、递归算法 递归就是方法自己调用自己,每次调用时传入不同的变量,可以让代码变得简洁。 在实际开发中递归经常用来接近树结构问题,阶乘算法,排序查找等数学类问题。 递归算法的条件必须要不断接近退出条件,不然很容易出现无限循环导致内存溢出异常问题。 二、排序算法 排序算法就是使一组数据记录,按照特定的排序策略,递增或递减的排列起来的操作;常用的排序算法:冒泡排序,选择排序,插入排序,希尔排序,归并排序,快速排序,基数排序等;排序算法选择:不同的排序业务可以通过多种算法测试 50, 60, 90, 70] 第4轮排序:[30, 50, 60, 70, 90] 3、插入排序 基本思想是将一个记录插入到已经排好序的有序表中,排序过程中每次从无序表中取出第一个元素,把它依次有序表元素进行比较 查找算法是指在一组元素中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算,例如编译程序中符号表的查找;常用的查找算法有:顺序查找,二分查找,插值查找,斐波那契查找。

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    人工智能基础-局部搜索算法

    爬山算法 算法概念 爬山算法类似于贪心搜索,它每次都会查找附近节点里的最优节点,并移动到最优节点,如此循环便找到最优解,但是它只能找到局部的最优解,而非整体最优解 问题示例 以搜索最高点为例,已知山坡的高度 f(x,y)满足 给定初始地点,找到最高点 显然x和y的范围是无穷大的,无法遍历全部结果,因此采用爬山算法找到局部最优解 #include <iostream> #include <cmath> lf\nHeight: %lf\n", node.x, node.y, node.height); return 0; } 初始位置为(0.5, 0.5) 初始位置为(5, 5) 模拟退火算法 保存两边的较低点 if (h2 < h1) { h1 = h2; x1 = x2; } //将两边的较优解当前解比较 } printf("x: %lf\nh: %lf\n", x, height); return 0; } 显然x=12.3并不是全局的最优解,而是局部最优解 现使用模拟退火算法的思路改良爬山算法

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    量子算法实践——Grover算法

    本文将从Grover算法的实现原理、应用实践等方面介绍Grover算法。## 1.Grover算法理论Grover算法的量子线路有一个重要的基本单元,也称为Grover迭代。 |α〉|β〉构成一组正交向量,|φ〉是所有基态无差别叠加的状态:图片图片### 2.2Grover迭代通过一系列Hadamard门操作创建量子叠加态之后,首先需要构建一个量子门Oracle。 ## 3.Grover算法应用实践Grover算法是量子算法的典型算法之一,如IBM推出的Qiskit、本源量子公司推出的QPanda量子计算编程框架、启科量子的量子编程框架软件QuTrunk均在自主开发的量子产品中实现 ### 3.1 IBM Qiskit Grover算法部分代码示例Qiskit是IBM发布的一个专为量子电路算法打造的开源框架,开发者可使用Qiskit用Python编写量子算法。 图片### 4.2启科量子QuTrunk的下载安装* 步骤一:下载并安装QuBranch图片* 步骤二:点击【查看】-【命令面板】或快捷键Ctrl+Shift+P图片* 步骤三:输入【>quan:一键安装所需要依赖

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    游戏人工智能 读书笔记 (六) AI算法简介——演化算法

    这个算法还是要求突变后的状态要比原理的状态好,因此也不能保证一定能找到最优解。 另外一种方法是模拟退火算法(Simulated Annealing), 和爬山算法相比,它的搜索过程引入了随机因素。 < exp(dE/T): #accept new solution s = s_n T = r * T # reduce the temperature, 0<r<1 模拟退火算法初始值无关 ,算法求得的解初始解状态S(是算法迭代的起点)无关;模拟退火算法具有渐近收敛性,已在理论上被证明是一种以概率1收敛于全局最优解的全局优化算法;模拟退火算法具有并行性。 常用的多目标演化算法有GA, 蚁群算法等,这里就不详细的阐述了。 8.jpg 星际争霸最大的不平衡点 五. 神经进化算法(Neuroevolution) 前面几篇文章分别讨论了不同类型的AI算法。 我们通常称这样的算法为混合算法(Hybrid algorithm)。这里把神经网络和演化算法结合的混合算法就叫做:Neuroevolution。

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