一、ai算法介紹

人工智能是一組算法，可使計算機從以前的結果中學習并獲得信息的更新，而無需人工干預。簡單地向其饋送大量結構化數(shù)據(jù)以完成任務，而無需編程如何執(zhí)行此任務。根據(jù)獲得的數(shù)據(jù)，人工智能將通過考慮多種因素來建立假設并提出可能的新結果，這將幫助他們做出比人類更好的決策。

無人駕駛汽車就是較好的例子之一。AI主要用于自動駕駛汽車，其中傳感器檢測人行橫道，信號燈，迎面駛來的車輛，車道檢測和地面狀況的實例，并使用盲點監(jiān)控，激光雷達和超聲波等傳感器繪制地圖，所有數(shù)據(jù)將被存儲。并添加到AI機器中，以分析并做出更明智的駕駛決策。

人工智能算法的領域很廣，已經存在很長時間了。深度學習是機器學習領域的一個子集，機器學習是人工智能的一個子領域。深度學習網絡與“古典的”前饋多層網絡的區(qū)別在于:

比之前的網絡更多的神經元

連接層的更復雜方法

有“寒武紀大爆炸”式的計算能力來進行訓練

自動特征提取。

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二、反向傳播

反向傳播只是計算函數(shù)的偏導數(shù)(或梯度)的一種方法，它的形式是函數(shù)的復合形式(如神經網絡)。當你使用基于梯度的方法解決優(yōu)化問題時(梯度下降只是其中之一)，你需要在每次迭代中計算函數(shù)梯度。

對于神經網絡，目標函數(shù)具有組合形式。如何計算梯度？有兩種常見的方法：(i) 解析微分。你知道函數(shù)的形式。你只要用鏈式法則(基本微積分)計算導數(shù)就行了。(ii) 近似微分利用有限差分。這種方法的計算代價很高，因為函數(shù)求值的個數(shù)是O(N)，其中N是參數(shù)的個數(shù)。與解析微分相比，這個計算代價是非常大的。然而，有限差分通常用于調試時驗證反向傳播的實現(xiàn)是不是正確。

以上就是關于ai算法的內容希望對大家有幫助。

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