首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    【深度学习进化论】谷歌大脑神经演化新算法 PK OpenAI 集群智能

    【新智元导读】神经演化方法在上世纪80年代被提出,由于神经网络的兴起而一度遭受冷遇。不过现在,谷歌大脑和 OpenAI 都在重新审视这种方法。通过在深度学习中引入大自然的智慧——演化/适者生存,我们能够得到更聪明、更有效的算法吗? 现代人工智能被开发来模仿自然——人工智能领域的主要追求是在计算机里复制人类生理决策的过程。 30 多年来,大多数 AI 在类脑方面的发展都围绕着“神经网络”,这个词借用了神经生物学的术语,将机器思维描述为数据在神经元——彼此相连的数学函数——之间的运动。但自然还有其他的妙法:计

    06

    人工智能历史、概念、算法与技术 概括与综述(一)

    经过前五章的阅读,让我脑海中从整体上建立了三个世界的基本底层架构,之后逐渐了解到数据的概念,包括定义、形式和度量等做进一步系统和深入的探讨,还讨论关于数据的几个基本科学法则并讨论这些法则在数据科学技术中的应用。而在之后的“信息纽带”“知识升华”以及“自然智能”的章节中,从各个方面对这些主题有了更深一步的认识,例如信息的结构、含义和效用,知识的概念、判断与平衡问题,再如自然智能的概念与模型问题,以及情绪智能的相关知识。在学习的过程中,我也收获了不少与每个主题相关的知识,例如数据的编码规律遵循香农信息论的基本定理,即压缩、纠错与加密;爱因斯坦和丹麦物理学家波尔围绕量子力学的解释所展开的关于物理世界本质的争论;基于生物科学的智能模型等等。基于上一章关于自然智能的学习与探讨,一个与之相关的主题便是“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、算法与技术四个方面进行阐述。同时本章讨论的课题如下:

    02

    人工智能:智能优化算法

    优化问题是指在满足一定条件下,在众多方案或参数值中寻找最优方案或参数值,以使得某个或多个功能指标达到最优,或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。优化问题广泛地存在于信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域。优化方法是一种以数学为基础,用于求解各种优化问题的应用技术。各种优化方法在上述领域得到了广泛应用,并且已经产生了巨大的经济效益和社会效益。实践证明,通过优化方法,能够提高系统效率,降低能耗,合理地利用资源,并且随着处理对象规模的增加,这种效果也会更加明显。 在电子、通信、计算机、自动化、机器人、经济学和管理学等众多学科中,不断地出现了许多复杂的组合优化问题。面对这些大型的优化问题,传统的优化方法(如牛顿法、单纯形法等)需要遍历整个搜索空间,无法在短时间内完成搜索,且容易产生搜索的“组合爆炸”。例如,许多工程优化问题,往往需要在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解或者准最优解。鉴于实际工程问题的复杂性、非线性、约束性以及建模困难等诸多特点,寻求高效的优化算法已成为相关学科的主要研究内容之一。 受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发,人们发明了很多智能优化算法来解决上述复杂优化问题,主要包括:模仿自然界生物进化机制的遗传算法;通过群体内个体间的合作与竞争来优化搜索的差分进化算法;模拟生物免疫系统学习和认知功能的免疫算法;模拟蚂蚁集体寻径行为的蚁群算法;模拟鸟群和鱼群群体行为的粒子群算法;源于固体物质退火过程的模拟退火算法;模拟人类智力记忆过程的禁忌搜索算法;模拟动物神经网络行为特征的神经网络算法;等等。这些算法有个共同点,即都是通过模拟或揭示某些自然界的现象和过程或生物群体的智能行为而得到发展;在优化领域称它们为智能优化算法,它们具有简单、通用、便于并行处理等特点。 **

    01
    领券