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人工智能搜索策略(上)

人工智能搜素策略 状态空间盲目搜索    广度优先搜素(Breadth-First-Search)    深度优先搜素(Depth-First-Search)   状态空间启发搜索    A搜索算法 理解到字面意识绝不意味着结束,下面是一个九宫问题(八数码问题),相信他会让你进一步理解 我们的目的是用最少的步骤移动空格,把S0变成SG,而空格只能选择左右上下移动 1)采用广度优先搜索 上图就是采用广度优先搜素策略的解法 状态空间启发性搜索 假如形象来所BFS和DFS,BFS像一个胆小的孩纸,遇到困难会尝试每一种解决方法,DFS,像一个胆大的孩纸,遇到困难会选择一种解决方法进行实践,直到解决或者实践失败 BFS和DFS不适用于人工智能 ,因为他没有体现出一种智能,只是盲目的寻找目标,试想一下,如果九宫格变成了一百宫格,而解法是在一般树的最后一层,那BFS和DFS的性能无法直视,于是就产生了适用于人工智能的启发性搜索-A*搜索(这里我不会讲解

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人工智能基础-极大极小策略

博弈策略是一套考虑到所有可能的情况而做出的行动。博弈论在人工智能方面有极大的价值。 零和博弈 在零和博弈,双方的总利益为0,其中一方为了自己利益最大化,必须损失另一方的利益。 因此在决策时,不能只考虑自己的最大利益,还需要考虑对方做出的对自己最不利的选择 极大极小策略 极大极小方法是分析零和博弈问题时的一种策略,在对局制游戏中,每个参与者都会做出对自己最有利,同时也是对对方最不利的选择 决策过程如下: 计算机选择对自己有利的节点:10→17 人类选择对计算机不利的节点:17→8 计算机选择对自己有利的节点:8→11 人类…… 称这种在最大和最小值之间不断切换的决策过程为极大极小策略 这是一种保守策略,因为计算机不会尝试冒险,它会假设人类每次都做出对自己最不利的选择,从而保证自己最后得到节点价值不至于太低 井字棋算法 棋局 用TicTac类表示棋局,用数组保存棋子 /// <summary

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    人工智能导论 (七) - 搜索求解策略

    1240] [1240] [1240] [八数码问题的状态空间] [1240] 2.2 状态空间的图描述 [状态空间的有向图描述] [1240] [1240] [1240] 3 启发式图搜索 3.1 启发式策略 [1240] 运用启发式策略的两种基本情况 [1240] [1240] [1240] [1240] 3.2 启发信息和估价函数 3.2.1 启发信息 [1240] [1240] [分类] 3.2.2

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    监管人工智能系统:风险、挑战、能力和策略

    人工智能的商业发展潜力已经引发了人工智能领域的一场实实在在军备竞赛,各大公司争先恐后地投资于人工智能项目。 在人工智能监管的情况下,可以通过各项标准来定义人工智能系统应该具有的特征,如限制人工智能的某些功能或者让人工智能一直处于人类控制之下等。 (一)人工智能发展法   人工智能监管的起点应该是一部涵盖了人工智能监管一般原则的法律。 申请人工智能审批认证的公司应当公布所有与人工智能产品相关的信息,包括:(1)完整的源代码;(2)人工智能的软硬件部分的测试环境;(3)人工智能在测试环境中的表现;(4)其他任何与人工智能安全相关的信息。 如果人工智能的行为与人工智能的安全有着很强的关联性,那么支持这些人工智能的安全研究可能会对发展更加安全的人工智能大有裨益。

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    谷歌收购Kaggle平台案背后精明的人工智能策略

    我们必须降低大家进入人工智能的门槛,使人工智能能够普遍适用于规模较大的开发商、用户和企业社区,以便他们能够将其应用于自己的特定的需求。 容器的核心策略是允许开发人员在不考虑基础硬件或操作系统的情况下建立标准接口,从而能够完全灵活的在容器内部署和运行软件。与Azure一样,平台提供商鼓励潜在的客户在他们的平台上部署其集装箱化软件。 当涉及到在机器学习产品和服务方面时,你必须依靠那些知道自己正在做什么的富有经验的客户,这个策略需要特别敏锐的考虑。 谷歌已经意识到人工智能渗透企业的方式是通过开发人员和数据科学家,而开发人员和数据科学家反过来又将选择技术堆栈。“民主化人工智能”的副作用是演示将在谷歌堆栈上。 预测:谷歌准备拥有企业人工智能云端空间,并将与市场一起发展,他们开始学习如何利用人工智能来支持他们的业务并获得竞争优势。 本文由 AI100 编译,转载需得到本公众号同意。

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    白宫提出迎接人工智能经济的三大策略

    美国白宫发布报告《人工智能、自动化与经济》,分析了基于人工智能的自动化潮流对美国就业市场与经济的影响,并提出了三大应对策略。该报告认为,加速人工智能发展将使一些长期以来需要人力完成的任务实现自动化。 长期来看,人工智能是否会导致失业、加剧不平等不仅依赖于技术本身,还取决于执行的制度和政策。该报告探讨了基于人工智能的自动化对经济的影响,并提出了一些发挥人工智能优势、降低成本的主要策略。 2 应对策略 技术并非唯一的决定因素,经济激励机制和公共政策可在引导技术变革的方向和影响方面发挥重要作用。 即使没有出现基于人工智能的自动化,这些政策也具有重要意义,而如今人工智能正在对经济产生重大影响,这些政策就更加重要了。 策略1:投资开发人工智能的各种优势。 企业之间的竞争以及完善的竞争鼓励政策将有力促进人工智能技术创新与应用。 策略2:为美国劳动者提供未来职业教育与培训。

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    可解读足球阵型和防守策略人工智能来了

    迪斯尼研究院(Disney Research)表示其以开发出可以解读足球比赛队形和防守策略人工智能。 ? 然足球运动员在比赛时的角色是固定的,但在整个赛程甚至是一场比赛中,球员的位置是可以互换的。 迪斯尼研究院的科学家Peter Carr表示:“据我们所知,这是模仿学习算法被首次大规模用于合作多代理策略的联合学习。” 加州理工学院博士生Hoang Le说:“如果我们向神经网络输入原始的跟踪数据,则无法通过学习得到一套合适的策略来识别队形。

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    策略安全-审核策略

    策略(Group Policy)是Microsoft Windows系统管理员为用户和计算机定义并控制程序、网络资源及操作系统行为的主要工具。通过使用组策略可以设置各种软件、计算机和用户策略。 第三步:任务栏点击“开始”菜单,找到管理工具后点击“组策略管理” 第四步:在组策略管理界面中点击林:test.com,在域中点击test.com,找到Defult domain policy,右键选择强制 ,点击后选择编辑,进入到组策略管理编辑器。 第五步:在组策略管理编辑器中打开审核策略(路径为计算机配置/策略/windows设置/安全设置/本地策略/审核策略)。 第六步:将审核登录事件开启成功。 window7,查看本地地址在命令指示符中输入ipconfig /all 第十步:将windows7加入到test.com域中 第十一步:在windows2008中打开命令指示符,输入gpupdate进行将组策略生效

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    策略安全-账户策略

    策略(Group Policy)是Microsoft Windows系统管理员为用户和计算机定义并控制程序、网络资源及操作系统行为的主要工具。通过使用组策略可以设置各种软件、计算机和用户策略。 第三步:任务栏点击“开始”→“管理工具”→“组策略管理”。 第四步:点击“林:test.com”→“域”→“test.com”→“Default Domain Policy”鼠标右键点击“编辑”。 第五步:点击“计算机配置”→“策略”→“Windows 设置”→“安全设置”→“账户策略”→“密码策略”。 第六步:看看“密码必须符合复杂性要求”是否启用,密码长度最小值“7个字符”。 第十五步:任务栏点击“开始”→“管理工具”→“本地安全策略”。 第十六步:“审核登陆事件”、“审核对象访问”、“审核账户登陆事件”和“审核账户管理”都是鼠标右键属性设置为“成功”和“失败”。

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    人工智能如何踢足球?分析RL和现实世界的足球策略(CS)

    在本文中,我们研究了足球RL代理人的比赛风格特征,并揭示了策略如何在训练过程中发展。然后将学到的策略与真正的足球运动员的策略进行比较。 人工智能如何踢足球 分析RL和现实世界的足球策略.pdf

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    算法决策兴起:人工智能时代的若干伦理问题及策略|AI观察

    本文系根据腾讯研究院研究员曹建峰在“全球人工智能技术大会·2017”的分论坛“AI变革时代的智能系统测评分论坛”上的演讲整理而来。 ? 大家好! 很荣幸今天有这个机会跟大家分享我自己对人工智能伦理的一些观察和思考。我今天分享的主题是《人工智能伦理:问题与策略》。 人工智能时代正在加速到来 算法决策开始兴起 我们看到,第三次AI浪潮已经开启。这体现在三个层面。 ? 在技术层面,有算法的进步。 当1956年人工智能开始起步的时候,人们更多是在说人工智能,包括基于逻辑的专家系统;在第二次浪潮期间,机器学习成为了主流;这一次则是深度学习,是能够自我学习、自我编程的学习算法,不需要程序员一步步对计算机进行编程 一些名人如霍金、施密特等之前都警惕强人工智能或者超人工智能可能威胁人类生存。但我这里想说的AI安全,其实是指智能机器人运行过程中的安全、可控性,包括行为安全和人类控制。

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    dubbo 负载均衡策略、集群容错策略及动态代理策略

    dubbo 负载均衡策略 random loadbalance 默认情况下,dubbo 是 random load balance 随机调用实现负载均衡,可以对 provider 不同实例设置不同的权重 如果你需要的不是随机负载均衡,是要一类请求都到一个节点,那就走这个一致性 Hash 策略。 dubbo 集群容错策略 failover cluster 模式 失败自动切换,自动重试其他机器,默认就是这个,常见于读操作。 dubbo动态代理策略 默认使用 javassist 动态字节码生成,创建代理类。但是可以通过 spi 扩展机制配置自己的动态代理策略

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    策略安全-软件限制策略

    软件限制策略是 Microsoft Windows XP 和 Microsoft Windows Server 2003 中的一项新功能。 它们提供了一套策略驱动机制,用于指定允许执行哪些程序以及不允许执行哪些程序。软件限制策略可以帮助组织免遭恶意代码的攻击。 第三步:在任务栏中点击“开始”,找到“管理工具”后点击“组策略管理”,进入组策略管理界面。 第四步:在组策略管理界面中,找到test.com点击,找到Dafult Domain Policy右键点击编辑,进入到组策略管理器中 第五步:在目录中找到 “软件限制策略”(路径为计算机配置/策略/windows 设置/软件限制策略),找到“指定的文件类型”右键点击属性。

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    策略模式

    策略模式是属于行为型设计模式,主要是针对不同的策略做出对应行为,达到行为解偶 本次就来具体聊聊策略模式它是如何做到行为解耦 大纲 ? 定义 什么是策略模式?它的原理实现是怎么样的? Strategy(抽象策略):抽象策略类,并且定义策略执行入口 ConcreteStrategy(具体策略):实现抽象策略,实现algorithm方法 Context(环境):运行特定的策略类。 首先都是类似于这样定义一个线程池,里面实现线程池的异常策略。 这个线程池的异常策略就是用的策略模式的思想。 ? 在client请求端,根本看不到那么多的if else判断,只需要传入对应的策略方式即可,这里我们维护了一个策略缓存map,在直接调用的ShareFactory获取策略的时候就直接是从换种获取策略类对象 优点: 算法策略可以自由实现切换 扩展性好,加一个策略,只需要增加一个类 缺点: 策略类数量多 需要维护一个策略枚举,让别人知道你当前具有哪些策略 总结 以上就讲完了策略模式,整体看上去其实还是比较简单的

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    策略模式

    策略模式(Strategy Pattern) 给一个对象(context )以不同的策略(Strategy ),该对象就会执行不同的策略算法,这里需要三个对象 策略算法接口 每个算法的具体实现 Context 流程 2.1 策略算法接口 public interface Strategy { abstract void travel(); } 2.2 策略算法的具体实现 坐飞机 public class this.st = st; } public void Setout(){ System.out.println("Coneext去旅游——————策略算法为 -------------"); Context c2 = new Context(new train()); c2.Setout(); } Coneext去旅游——————策略算法为 : 坐飞机 ------------------------------ Coneext去旅游——————策略算法为: 坐火车 说到底策略模式和装饰者模式还是有很大的相似性,都是通过包装来实现----装饰者模式

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    策略模式

    策略模式定义: 策略模式定义了一系列的算法,并将每一个算法封装起来,而且使它们还可以相互替换,策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化。 策略模式是一种定义一系列算法的方法,从概念上来看,所有这些算法完成的都是相同的工作,只是实现不同,它可以以相同额方式调用所有的算法,减少了各种算法类与使用算法类之间的耦合。 策略模式UML类图: ? ConcreteStrategy(具体策略类): 实现了Strategy定义的接口,提供具体的算法实现。 具体实例如下(一个超市促销时采用不同的策略,比如打折,返利等): 抽象策略类 namespace DesignPattern.策略模式 { //现金收费抽象类 abstract class 需要在不同情况下使用不同的策略(算法),或者策略还可能在未来用其它方式来实现。 3. 对客户隐藏具体策略(算法)的实现细节,彼此完全独立。

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    Dubbo 的负载均衡策略:轮询策略

    本文简单介绍 Dubbo 负载均衡策略中的轮询策略。 1 轮询负载均衡策略 Dubbo 中实现轮询策略的代码是:RoundRobinLoadBalance。 这个策略和随机策略有一个比较大的差异在于,轮询策略需要知道上次是哪个实例被调用了,Dubbo 是记录了每个被调用的方法被调用的次数,因为只需要通过取余计算就可以得到这一次要调用的实例,不用直接记录上一次被调用的实例 轮询的策略算法也是分为 2 种情况。 不像随机策略,随机策略就是直接定位偏移量 mod 的位置在哪个实例。 ? 2 轮询策略的优缺点 优点:实现简单,易水平扩展,且比较均衡分发到所有实例 缺点:无法知道所有的实例的情况。

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    Redis的过期策略&内存淘汰策略

    内存过期策略主要的作用就是,在缓存过期之后,能够及时的将失效的缓存从内存中删除,以减少内存的无效暂用,达到释放内存的目的 过期策略分类 Redis内存过期策略分为三类,定时策略、惰性策略和定期策略 过期策略对持久化存储的影响 持久化存储,指的是将内存的缓存永久存在磁盘中。 例如,当前的Redis存储已经超过内存限制了,然而我们的业务还在继续往Redis里面追加缓存内容,这时候Redis的淘汰机制就起到作用了 淘汰策略一般在redis.conf中设置 Redis常见的六种淘汰策略 假如要让 Redis 根据 TTL 来筛选需要删除的key, 请使用 volatile-ttl 策略 volatile-lru 和 volatile-random 策略主要应用场景是: 既有缓存,又有持久 使用量又下降到 limit 值之下 如果某个命令导致大量内存占用(比如通过新key保存一个很大的set), 在一段时间内, 可能内存的使用量会明显超过 maxmemory 限制 总结 本文讲的都是基本的过期策略和内存淘汰策略

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    策略模式

    在软件开发中也常常遇到类似的情况,实现某一个功能有多种算法或者策略,我们可以根据环境或者条件的不同选择不同的算法或者策略来完成该功能。 当这些变体实现为一个算法的类层次时 ,可以使用策略模式。 3)算法使用客户不应该知道的数据。可使用策略模式以避免暴露复杂的、与算法相关的数据结构。 2)在策略模式中,应当由客户端自己决定在什么情况下使用什么具体策略角色。 3)策略模式仅仅封装算法,提供新算法插入到已有系统中,以及老算法从系统中“退休”的方便,策略模式并不决定在何时使用何种算法,算法的选择由客户端来决定。 缺点: 1.随着策略的增加,子类也会变得繁多。

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    策略模式

    策略模式通常把一个系列的算法包装到一系列的策略类里面,作为一个抽象策略类的子类。用一句话来说,就是:“准备一组算法,并将每一个算法封装起来,使得它们可以互换”。 策略模式的优缺点  策略模式的主要优点有: 策略类之间可以自由切换,由于策略类实现自同一个抽象,所以他们之间可以自由切换。 策略模式的缺点主要有两个: 维护各个策略类会给开发带来额外开销,可能大家在这方面都有经验:一般来说,策略类的数量超过5个,就比较令人头疼了。 必须对客户端(调用者)暴露所有的策略类,因为使用哪种策略是由客户端来决定的,因此,客户端应该知道有什么策略,并且了解各种策略之间的区别,否则,后果很严重。 2)在策略模式中,应当由客户端自己决定在什么情况下使用什么具体策略角色。

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