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原创 人工智能08 启发式搜索
启发式搜索【这一章在某些地方笔者自己也没完全弄清楚，比如在递归最优搜索处没有找到一个很好的例子来理解，比如如何选择启发式函数等等一系列的问题，希望有大神能指明讲解。所以本章重要的只是介绍A*算法流程和简单优化并介绍引出一些改进的A*算法】使用评估函数除了搜索过程不是从开始节点统一向外扩展外，本章描述的搜索过程有点像广度优先搜索，不同的是，它会优先顺着有启发性和具有特定信息的节点搜索下去，这些...
2019-07-11 11:06:32
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原创 人工智能07 盲目搜索
盲目搜索我们将学习两类主要的搜索过程。其中之一，我们没有指定问题的任何推理信息，例如要搜索这一部分而不是另一部分，就像到目前为止的只要发现一条到目标的路径即可。这种搜索是盲目的。另一种，我们指定了要解决问题的信息以帮助集中搜索。这个过程叫启发式搜索。本章讨论盲目搜索，下一章再讨论启发式搜索过程。用公示表示状态空间很多实际问题的搜索空间是非常大的，以至于他们不能通过显示图来表示。这里我们关心下...
2019-07-09 10:46:31
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原创 人工智能09 计划、动作和学习
计划、动作和学习基于搜索的规划方法依赖于几个很强的假设：agent必须能在图节点中表示所有相关的环境状态，它必须有在一对节点间如何动作的精确模型。动作必须总有其模型化的结果，即在agent的操作系统中不能有错误或不确定性。agent感知系统必须精准的指定开始节点，并且没有任何其他的agent或动态过程会改变环境。如果这些假设满足，且搜索到目标状态的时间允许，就能进行规划，并执行一个完...
2019-07-12 10:32:10
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原创 人工智能06 能计划的agent
能计划的agent存储与计算响应agent的动作功能几乎没有做任何计算。从本质上讲，这些agent执行的动作或者由他们的设计者、或者通过学习、或者通过演化过程、或者由以上几方面的组合来选择给他们的。一个能在复杂环境下执行复杂任务的反应型agent需要大量的存储。而且，这样一个反应型机器的设计者需要有超人类的预见能力，要为该机器能遇到的所有可能情况预期一个合适的反应。首先，考虑反应型机器人的设...
2019-07-08 16:45:51
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原创 人工智能05 计算机视觉
计算机视觉赋予机器人“看”的功能正是“机器视觉”这个学科所研究的问题之一。这一领域十分广阔，不仅包括通用技术，而且也包括为数众多的专用技术——如NLP、指纹识别、相片解释和机器人控制等等。这里仅介绍一些计算机视觉的概念。引言计算机视觉首先是在一组感光性原件上，生成一个场景的图像。这个图像是摄像机通过镜头对在视野中的场景进行一个透视投影，然后光电元件将其转化为一个二维的、随时间变化的亮度矩阵图...
2019-07-08 10:34:18
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原创 人工智能04 神经网络
神经网络引言这里我们集中讨论具有可调节权值的TLU网络。网络系统通过不断调节权值，直到其动作计算表现令人满意来完成学习。TLU网络称为神经网络是因为它模仿了生物神经元的一些特性。训练单个TLU1. TLU几何学首先介绍如何训练单个TLU权值，从而使其对某一些训练集合产生正确的输出。2. 扩充向量神经网络首先简要介绍下神经网络。神经网络的每个单元如下：其对应的公式如下：其...
2019-07-07 14:55:21
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原创 人工智能03 状态机
状态机用特征向量来表示环境一个S-R agent所用的特征向量可以看做对与agent有关的环境状态的表示。这个agent可以从该特征向量中计算出一个适合环境状态的动作。这种agent的传感器的局限是特征向量不可能精准地表示环境状态——特别是那些从即刻传感器输入中进行计算的特征向量。在此，我们可以考虑传感器的历史因素，从而提高其表示的精准度，因为agent也许曾感知过这些即可无法感知的环境状态的...
2019-07-07 10:48:17
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原创 人工智能02 机器进化
机器进化进化计算遗传编程利用遗传编程来进化一个沿墙运动的机器人。我们进化一个程序，此程序把机器人当前的传感器数据作为输入，并计算出一个动作。我们希望重复运行此程序来控制机器人，先把机器人从任意位置移到与墙毗邻的一个单元中，使其永远沿墙移动。1. 遗传编程的程序表示此程序的基本函数包括：四个布尔函数——and、or、not 和 if；四个动作——东南西北。这几个布尔函数的定义如下：和...
2019-07-06 15:56:42
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原创 人工智能01 刺激响应agent
刺激响应agent不具有内部状态而仅对其所处环境的即刻刺激有所反应的机器称为刺激响应（SR）agent感知和动作一机器人可以感知出周围8个单元是否空缺。这些传感器输入用二进制变量s1,s2 ,s3 ,s4 ,s5 ,s6 ,s7 ,s8 表示。感知例如当且仅当s2=1或s3=1时，x1=1动作可以规定可以看出这些机器人可作出不同动作的条件恰好是特征值的布尔组合，这...
2019-07-06 11:01:12
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原创 深度强化学习day01初探强化学习
深度强化学习基本概念强化学习强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习的一个重要的分支，主要用来解决连续决策的问题。强化学习可以在复杂的、不确定的环境中学习如何实现我们设定的目标。深度学习深度学习（Deep Learning）也是机器学习的一个重要分支，也就是多层神经网络，通过多层的非线性函数实现对数据分布及函数模型的拟合。（从统计学角度来看，就是在预测数...
2019-06-27 20:42:52
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空空如也
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