深入 AlphaGo Zero 論文

0 意見 2018年1月21日 星期日 於 上午9:30




長期以來,利用人工智慧技術挑戰人類的一些富有智慧的項目,例如象棋、圍棋、對話等等都被看做人工智慧技術前進的重要參照,人工智慧技術到底是不是能夠帶來「擬人」的思維和決策能力,在某種意義上成了衡量人工智慧水平以及整個行業發展的試金石

機器學習排序算法:列表法排序學習

0 意見 2018年1月15日 星期一 於 下午6:23




基本的單點法排序學習(Pointwise Learning to Rank)和配對法排序學習(Pairwise Learning to Rank)兩種思路,單點法排序學習思路簡單實用,目的就是把經典的信息檢索問題轉化成機器學習問題,配對法排序學習則是把排序的問題轉化成針對某個查詢關鍵字每兩個文檔之間的相對相關性的建模問題,不過,這兩種思路也都有很明顯的問題,需要進一步對算法進行優化,以實現需要的最終目標

數學基礎 | 概率論

0 意見 2018年1月13日 星期六 於 下午12:36


除了線性代數之外,概率論也是人工智慧研究中必備的數學基礎,隨著連接主義學派的興起,概率統計已經取代了數理邏輯,成為人工智慧研究的主流工具,在數據爆炸式增長和計算力指數化增強的今天,概率論已經在機器學習中扮演了核心角色

同線性代數一樣,概率論也代表了一種看待世界的方式,其關注的焦點是無處不在的可能性,對隨機事件發生的可能性進行規範的數學描述就是概率論的公理化過程,概率的公理化結構體現出的是對概率本質的一種認識

數學基礎 | 線性代數

0 意見 2018年1月11日 星期四 於 下午12:15




人工智慧基礎從數學基礎開始,必備的數學知識是理解人工智慧不可或缺的要素,今天的種種人工智慧技術歸根到底都建立在數學模型之上,而這些數學模型又都離不開線性代數的理論框架