搜索算法中,A算法A*算法的區(qū)別（急）？算法a一般是指某個(gè)簡單的思想搜索算法。算法a*是指算法采用啟發(fā)式搜索后，即運(yùn)算速度會快得多，但未必能保證最終的最優(yōu)解謝謝，我可以說得很準(zhǔn)確，不也許首先，為什么深

搜索算法中,A算法A*算法的區(qū)別（急）？

算法a一般是指某個(gè)簡單的思想搜索算法。算法a*是指算法采用啟發(fā)式搜索后，即運(yùn)算速度會快得多，但未必能保證最終的最優(yōu)解

謝謝，我可以說得很準(zhǔn)確，不

也許首先，為什么深度學(xué)習(xí)叫“深度”？從當(dāng)前技術(shù)的角度來看，深度學(xué)習(xí)結(jié)合底層特征，形成更抽象的屬性類別或特征的高層表示，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。

深度學(xué)習(xí)屬于前者，它有很多參數(shù)需要調(diào)整，是一個(gè)非常大的參數(shù)模型。一般的機(jī)器學(xué)習(xí)模型屬于后者，它需要強(qiáng)大的特征來分離數(shù)據(jù)，最終得到不同的類別。

一般來說，目前深度學(xué)習(xí)確實(shí)有很多優(yōu)勢。例如，對我來說，這是非常簡單和暴力的。它不需要很長時(shí)間來調(diào)整參數(shù)，清理數(shù)據(jù)，并把它扔進(jìn)去看看結(jié)果。如果不好，調(diào)整參數(shù)繼續(xù)嘗試。一般的機(jī)器學(xué)習(xí)模型不是這樣的。它需要大量的特征工程。但是，深度學(xué)習(xí)有一個(gè)問題，到目前為止還沒有解決的工程。它是一個(gè)可解釋性差的“黑匣子”，導(dǎo)致系統(tǒng)出現(xiàn)錯誤，無法快速找出原因或追溯以前的錯誤。所以在工程中，我們實(shí)際上更喜歡特征少的工程和解釋性強(qiáng)的模型來獲得更好的結(jié)果。我們期待著深學(xué)在未來科學(xué)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。

我將在這里發(fā)表所有關(guān)于算法、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的有趣文章。

首先，A-star算法占用大量內(nèi)存和CPU。在用AS3編寫的代碼中，90*90網(wǎng)格中只有6個(gè)敵人，他們必須等待幾秒鐘才能同時(shí)找到路，而且他們經(jīng)常找不到路。總之，我目前還沒有找到一個(gè)好的優(yōu)化方法。