DNN 是最广泛使用的人工智能和机器学习算法之一。基于深度学习的文本和语音应用程序、用于机器感知和 OCR 的深度神经网络、使用深度学习来增强强化学习和机器人运动以及 DNN 的其他杂项应用都有显着改进。 总结 正如您所看到的,人工智能算法和机器学习模型种类繁多。有些更适合数据分类,有些则在其他领域表现出色。没有...
正将其算法应用到新的CPU硬件中。Numenta的研究表明，可以实现超高稀疏性，去除了90%的权重，同时保持了...
传统算法：算法是程序员用来指导计算机下一步操作的逐步过程。算法是在计算机执行任务期间执行的一组指令。算法的目标是解决特定问题，将其指示为一系列步骤。典型实例：想象一下，您必须通过人工在一10万本500页的书找出“了”字重复了多少次。即使每找到一个“了”花费半秒钟，您也必须连续工作30天而没有任何间隔。
Alpha-beta 算法可以看成变种的 Minimax,基本方法是从根节点开始采用深度优先的方式构造格局树,在构造每个节点时,都会读取此节点的 alpha 和 beta 两个值,其中 alpha 表示搜索到当前节点时已知的最好选择的下界,而 beta 表示从这个节点往下搜索最坏结局的上界。由于我们假设对手会将局势引入最坏结局之一,因此当 bet...
程序、AI的本质 现代的计算机都是基于图灵机、冯诺依曼体系结构而实现,而在其中运行的程序是由两部分组成: 程序=算法+数据结构 算法就是指代码(在本文中“算法”,“代码”,“逻辑”都是同义词),程序将数据输入到算法,算法运算后再将数据输出,包括现在的人工智能程序,其本质也是如此,只不过其算法很复杂、数据量更...
缺点: 在构造树的过程中,需要对数据集进⾏多次的顺序扫描和排序,因⽽导致算法的低效。 此外,C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集,当训练集⼤得⽆法在内存容纳时程序⽆法运⾏。 (5.3)CART算法 CART算法相⽐C4.5算法的分类⽅法,采⽤了简化的⼆叉树模型,同时特征选择采⽤了近似的基尼系数来简化...
DeepMind的突破在于将寻找更快算法的问题视为一场游戏，然后让它的人工智能赢得这场游戏，最后根据AlphaDev正确排序数字的能力以及完成排序的速度和效率给予奖励，而AlphaDev则需要通过发现一个正确且更快的程序来赢得游戏。如果AlphaDev的算法既正确又比现有算法快，那么它就赢了。或可解决摩尔定律放缓问题 排序算法使得...
AlphaDev拥有两个核心组件：学习算法和表示函数。其中，学习算法主要是在强大的AlphaZero上扩展的，它可以结合DRL和随机搜索优化算法来进行巨量的指令搜索；主要的表示函数则基于Transformer，它能够抓住汇编程序的底层结构，并表示成特殊的序列。随着AlphaDev不断地打怪升级，研究员还会限制它能执行的步数，以及待排序列的...
要创建训练数据，就需要生成随机数学表达式。前文已经介绍了数据集的生成策略，这里着重讲一下生成随机表达式的算法。使用n个内部节点对表达式进行统一采样并非易事。比如递归这样的方法，就会倾向于生成深树而非宽树，偏左树而非偏右树，实际上是无法以相同的概率生成不同种类的树的。所以，以随机二叉树为例，具体...