人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)神經(jīng)元有幾個(gè)輸入值？一般人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)神經(jīng)元只有一個(gè)輸入值，但負(fù)責(zé)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)神經(jīng)元的輸入值個(gè)數(shù)與上一層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)是一致的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)摘要人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從信息

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)神經(jīng)元有幾個(gè)輸入值？

一般人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)神經(jīng)元只有一個(gè)輸入值，但負(fù)責(zé)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)神經(jīng)元的輸入值個(gè)數(shù)與上一層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)是一致的。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

摘要人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從信息處理的角度出發(fā)，建立簡(jiǎn)單的模型，根據(jù)不同的連接形成不同的網(wǎng)絡(luò)，自20世紀(jì)80年代以來(lái)成為人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)算模型，由大量相互連接的節(jié)點(diǎn)(或神經(jīng)元)組成。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于結(jié)構(gòu)仿生嗎？

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于結(jié)構(gòu)仿生學(xué)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)是20世紀(jì)80年代以來(lái)人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，它從信息處理的角度抽象人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立簡(jiǎn)單的模型，并根據(jù)不同的連接形成不同的網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)算模型，由大量相互連接的節(jié)點(diǎn)(或神經(jīng)元)組成。隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的深入，在模式識(shí)別、智能機(jī)器人、自動(dòng)控制、生物、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域成功解決了許多現(xiàn)代計(jì)算機(jī)難以解決的實(shí)際問題，并表現(xiàn)出良好的智能特性。

神經(jīng)引擎什么意思？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎是模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜性，調(diào)整大量?jī)?nèi)部節(jié)點(diǎn)之間的互連關(guān)系，達(dá)到處理信息的目的。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎是通過對(duì)人腦基本單元神經(jīng)元的建模和連接，探索一種模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)功能的模型，開發(fā)具有學(xué)習(xí)、聯(lián)想、記憶、模式識(shí)別等智能信息處理功能的人工系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎的一個(gè)重要特點(diǎn)是能夠從環(huán)境中學(xué)習(xí)，并將學(xué)習(xí)結(jié)果存儲(chǔ)在網(wǎng)絡(luò)的突觸連接中。它的學(xué)習(xí)是一個(gè)過程。在環(huán)境的激勵(lì)下，將一些樣本模式陸續(xù)輸入網(wǎng)絡(luò)，按照一定的學(xué)習(xí)算法規(guī)則調(diào)整網(wǎng)絡(luò)各層的權(quán)重矩陣。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)各層的權(quán)值收斂到一定值時(shí)，學(xué)習(xí)過程結(jié)束，然后生成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以用來(lái)對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類了。

人工智能導(dǎo)論知識(shí)點(diǎn)總結(jié)？

《人工智能導(dǎo)論》復(fù)習(xí)知識(shí)點(diǎn)。

多項(xiàng)選擇知識(shí)點(diǎn)

1.人工智能、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能常用詞的英文及英文縮寫。

人工智能

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

機(jī)器學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)，DL

2.什么是強(qiáng)人工智能？

強(qiáng)人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為，創(chuàng)造一個(gè)真正的推手是可能的推理(Reasoning)和解決問題(Problem _ solution)的智能機(jī)器，而這樣的機(jī)器會(huì)被認(rèn)為是有意識(shí)和自我意識(shí)的。你可以獨(dú)立思考，制定出解決問題的最佳方案，你有自己的價(jià)值觀和世界觀體系。有各種像生物一樣的本能，比如生存和安全需求。在某種意義上，它可以被視為一種新的文明。

3.回溯算法的基本思想是什么？

能進(jìn)就進(jìn)。走一條路，能進(jìn)則進(jìn)，能退則退。;t，然后用另一種方法再試一次。

4.面向?qū)ο?、產(chǎn)生式系統(tǒng)、搜索樹的定義是什么？

面向?qū)ο笫且环N軟件開發(fā)方法和編程范式。面向?qū)ο蟮母拍詈蛻?yīng)用已經(jīng)超越了編程和軟件開發(fā)，擴(kuò)展到數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、交互界面、應(yīng)用結(jié)構(gòu)、應(yīng)用平臺(tái)、分布式系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)管理結(jié)構(gòu)、CAD技術(shù)、人工智能等領(lǐng)域。面向?qū)ο笫且环N理解和抽象現(xiàn)實(shí)世界的方法，是計(jì)算機(jī)編程技術(shù)發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物。面向?qū)ο笫窍鄬?duì)于面向過程而言的。面向?qū)ο蟮姆椒▽⑾嚓P(guān)的數(shù)據(jù)和方法作為一個(gè)整體來(lái)對(duì)待，從更高的層面對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行建模，更接近事物的自然運(yùn)行模式。

把一組產(chǎn)生式放在一起，使它們相互配合，共同工作，一個(gè)產(chǎn)生式產(chǎn)生的結(jié)論可以作為另一個(gè)產(chǎn)生式的前提，并以這種解決問題的系統(tǒng)稱為產(chǎn)生式系統(tǒng)。

對(duì)于需要分析的方法，如深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索(窮舉方法)和啟發(fā)式搜索(如最佳優(yōu)先搜索和A*算法)，用搜索樹來(lái)表示這類問題是最合適的。

5.機(jī)器學(xué)習(xí)的基本定義是什么？

機(jī)器學(xué)習(xí)是一種獲取新知識(shí)和技能并識(shí)別現(xiàn)有知識(shí)的研究。

6.智慧地球概念的背景是什么？

在新一代信息技術(shù)(如傳感技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、移動(dòng)通信技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析、3D打印等)的大力支持下，)，地球上的一切都是可以感知的、互聯(lián)的、智能的。

背景是金融危機(jī)影響全球。

7.有什么關(guān)聯(lián)？

相關(guān)性是客觀現(xiàn)象的一種不確定的相互依賴關(guān)系，即自變量的各個(gè)值，因變量受隨機(jī)因素的影響，其對(duì)應(yīng)的值是不確定的。相關(guān)性分析中自變量和因變量沒有嚴(yán)格的區(qū)別，可以互換。

8.盲搜是什么意思？

盲搜索法也叫非啟發(fā)式搜索，是一種無(wú)信息搜索，一般只適合解決相對(duì)簡(jiǎn)單的問題。盲搜索通常是按照預(yù)先確定的搜索策略進(jìn)行搜索，而不考慮問題本身的特點(diǎn)。常用的盲搜索包括寬度優(yōu)先搜索和深度優(yōu)先搜索。

填空。

智力活動(dòng)領(lǐng)域的理論貢獻(xiàn)？

創(chuàng)立了控制論，創(chuàng)立了一門全新的學(xué)科控制論；"控制科學(xué)與工程 "(控制科學(xué))，也創(chuàng)造了人工智能中的行為主義學(xué)派。

2.常見的盲搜索算法有哪些？

常用的盲搜索包括寬度優(yōu)先搜索和深度優(yōu)先搜索。

3.最好的優(yōu)先級(jí)搜索算法是什么？

最佳優(yōu)先搜索是一種啟發(fā)式搜索算法，也可以看作是廣度優(yōu)先搜索算法的改進(jìn)。最佳優(yōu)先級(jí)搜索算法在廣度優(yōu)先搜索的基礎(chǔ)上，利用啟發(fā)式評(píng)價(jià)函數(shù)對(duì)要遍歷的點(diǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，然后選擇代價(jià)低的點(diǎn)進(jìn)行遍歷，直到找到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)或遍歷完所有的點(diǎn)，算法結(jié)束。

4.機(jī)器學(xué)習(xí)算法的三種主要類型是什么？

監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

5.監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要類型有哪些？

分類和回歸，見本書第127頁(yè)。

6.人工智能之父是什么？圖靈測(cè)試的意義是什么？

圖靈其意義在于促進(jìn)計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能的發(fā)展。

7.大數(shù)據(jù)時(shí)代，相關(guān)性和因果性有什么異同？

不同:因果關(guān)系很難輕易證明，但證明相關(guān)性的實(shí)驗(yàn)花費(fèi)較少，耗時(shí)較長(zhǎng)。

相同:相關(guān)性為因果關(guān)系的研究奠定基礎(chǔ)。

8.產(chǎn)生式系統(tǒng)的形式規(guī)則集是如何表示的？

如果[條件]，則[操作]

9.機(jī)器學(xué)習(xí)算法基于什么理論？

機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning，ML)是一門交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜性理論等學(xué)科。

3.簡(jiǎn)答知識(shí)點(diǎn)

1.大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革？

1.樣本人群

2.接受數(shù)據(jù)的混淆

3.數(shù)據(jù)的相關(guān)性

2.人工智能的主要應(yīng)用有哪些？

深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動(dòng)編程、數(shù)據(jù)挖掘。

3.知識(shí)表示有哪些？

敘事表征和程序表征

4.線性回歸和邏輯回歸的比較。

參考文獻(xiàn)1:線性回歸模型中，輸出一般是連續(xù)的，對(duì)于每個(gè)輸入X，都有對(duì)應(yīng)的輸出Y..因此，模型的定義域和值域可以是無(wú)限的。

但對(duì)于logistic回歸，輸入可以是連續(xù)的[-∞，∞]，但輸出一般是離散的，通常只有兩個(gè)值{0，1}。

參考文獻(xiàn)2:logistic回歸的模型是非線性模型，sigmoid函數(shù)，也叫l(wèi)ogistic回歸函數(shù)。但本質(zhì)上是線性回歸模型，因?yàn)槌藄igmoid映射函數(shù)，其他所有步驟和算法都是線性回歸?？梢哉f，邏輯回歸是有線性回歸理論支撐的。

而線性模型無(wú)法實(shí)現(xiàn)sigmoid的非線性形式，sigmoid可以輕松處理0/1分類問題。

5.人工智能時(shí)代的重要工作。

數(shù)據(jù)部分科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、數(shù)據(jù)標(biāo)簽專業(yè)人士、AI硬件專家、數(shù)據(jù)保護(hù)專家。

6.為什么大數(shù)據(jù)時(shí)代更重視關(guān)聯(lián)關(guān)系？

相關(guān)實(shí)驗(yàn)花費(fèi)少，耗時(shí)少。它為我們提供了一個(gè)新的視角，提供的視角非常清晰。

7.如何理解語(yǔ)義網(wǎng)？

語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)是知識(shí)表示的最重要的一般形式之一，是一種靈活而富有表現(xiàn)力的知識(shí)表示方法。它是通過概念及其語(yǔ)義關(guān)系來(lái)表達(dá)知識(shí)的網(wǎng)絡(luò)圖。

8.神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系？神經(jīng)元如何工作。

關(guān)系:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從這種自然范式中汲取靈感，設(shè)計(jì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

原理:一個(gè)神經(jīng)元由一個(gè)細(xì)胞體和一個(gè)突起組成。有兩種類型的過程，軸突和樹突。

樹突和軸突協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)神經(jīng)元之間的信息傳遞。

軸突末端和樹突之間的界面稱為突觸，它向其他神經(jīng)元發(fā)送信息。學(xué)習(xí)發(fā)生在突觸附近，突觸將通過一個(gè)神經(jīng)元軸突的脈沖轉(zhuǎn)化為下一個(gè)神經(jīng)元的興奮信號(hào)或抑制信號(hào)。

刺激某些突觸導(dǎo)致神經(jīng)元觸發(fā)，只有當(dāng)神經(jīng)元所有輸入的總效應(yīng)達(dá)到閾值水平時(shí)，它才開始工作。

綜合應(yīng)用題知識(shí)點(diǎn)

1.常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有哪些？它們各自的特點(diǎn)和應(yīng)用領(lǐng)域是什么？

回歸算法:它是分類和預(yù)測(cè)離散值最快的機(jī)器算法之一。

KNN算法:最基本和簡(jiǎn)單的算法之一，用于分類，比較數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離，并將每個(gè)點(diǎn)分配到其最近的組。

決策樹算法:一組 "弱 "學(xué)習(xí)者被集合在一起形成一個(gè)強(qiáng)大的算法。主要用于分類和回歸，但在模型中更多用作弱分類器。

貝葉斯算法:通過尋找樣本所屬的聯(lián)合步，然后通過貝葉斯公式計(jì)算樣本的后驗(yàn)概率。用于文本分析、分類

聚類算法:找到元素之間的共性，并據(jù)此分組。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法:通過尋找某種非線性模型來(lái)擬合數(shù)據(jù)，主要用于圖像處理。

2.專家系統(tǒng)各模塊的概念、結(jié)構(gòu)和功能是什么？。

專家系統(tǒng)是模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。

人機(jī)界面，知識(shí)庫(kù)，推理機(jī)，解釋器，綜合數(shù)據(jù)庫(kù)，知識(shí)獲取。

人機(jī)界面:系統(tǒng)和用戶之間的界面。

知識(shí)庫(kù):存儲(chǔ)專家提供的知識(shí)

推理機(jī):當(dāng)前問題的條件或已知消息似乎與知識(shí)庫(kù)中的規(guī)則相匹配，得到新的理論，得到解決問題的結(jié)果。

解釋者:可以根據(jù)用戶解釋結(jié)論和解決過程；;的問題。

綜合數(shù)據(jù)庫(kù):專門用來(lái)存儲(chǔ)推理過程中需要的原始數(shù)據(jù)、中間結(jié)果和最終結(jié)論。