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  • 筆誤,謝謝更正

    AI學(xué)習(xí)筆記——模糊邏輯(Fuzzy Logic)

    模糊邏輯嚴(yán)格意義上來(lái)說(shuō)與之前講的機(jī)器學(xué)習(xí)沒有什么太大的關(guān)系,但是對(duì)于人工智能AI來(lái)說(shuō),我認(rèn)為是一個(gè)非常重要的概念。所以這篇文章就來(lái)講講什么是模糊邏輯,以及模糊邏輯的應(yīng)用。 1...

  • 只看數(shù)值, 哪個(gè)小就取哪個(gè) MIN(A, B) = MIn(0.5, 0.2) = 0.2

    AI學(xué)習(xí)筆記——模糊邏輯(Fuzzy Logic)

    模糊邏輯嚴(yán)格意義上來(lái)說(shuō)與之前講的機(jī)器學(xué)習(xí)沒有什么太大的關(guān)系,但是對(duì)于人工智能AI來(lái)說(shuō),我認(rèn)為是一個(gè)非常重要的概念。所以這篇文章就來(lái)講講什么是模糊邏輯,以及模糊邏輯的應(yīng)用。 1...

  • 好多文章被鎖 請(qǐng)?jiān)L問(wèn)我的博客

    還是自己搭的博客靠譜,簡(jiǎn)書把我的幾乎所有的文章都鎖定了。申訴根本沒用!將大部分文章都整理到了自己博客,我也將會(huì)在那里更新。 歡迎關(guān)注:https://zht007.githu...

  • @小鳥遊_7179 "與" 運(yùn)算采用最小法, “或”運(yùn)算采用最大法

    AI學(xué)習(xí)筆記——模糊邏輯(Fuzzy Logic)

    模糊邏輯嚴(yán)格意義上來(lái)說(shuō)與之前講的機(jī)器學(xué)習(xí)沒有什么太大的關(guān)系,但是對(duì)于人工智能AI來(lái)說(shuō),我認(rèn)為是一個(gè)非常重要的概念。所以這篇文章就來(lái)講講什么是模糊邏輯,以及模糊邏輯的應(yīng)用。 1...

  • @笑傲江湖zc 我的例子中為了解釋方便所以 Hunger 和 Taste 的取值范圍做成了一致。如果不一致有兩種解決方案,第一是通過(guò)歸一化使兩者一致。

    另一個(gè)解決方案是,Hunger 和 Taste 都分別有3個(gè) OW, 在應(yīng)用規(guī)則這一步,通過(guò)最小隸屬法就決定了輸出是屬于 Hunger 還是 Taste:
    例如 文中這一段 “紅色S是Taste(M)與Hunger(S)的輸出結(jié)果可以用最小法則Min(0.75, 0.25)=0.25” 實(shí)際上輸出就是 Hunger_S = 0.25. 在最后去模糊化的時(shí)候用 OW(Hunger_S) 的數(shù)值就OK了。

    AI學(xué)習(xí)筆記——模糊邏輯(Fuzzy Logic)

    模糊邏輯嚴(yán)格意義上來(lái)說(shuō)與之前講的機(jī)器學(xué)習(xí)沒有什么太大的關(guān)系,但是對(duì)于人工智能AI來(lái)說(shuō),我認(rèn)為是一個(gè)非常重要的概念。所以這篇文章就來(lái)講講什么是模糊邏輯,以及模糊邏輯的應(yīng)用。 1...

  • @Arthurzjr 請(qǐng)仔細(xì)理解這句話“理論上來(lái)說(shuō)在規(guī)則允許的范圍內(nèi),棋盤上每一個(gè)可以落子的位置都是知道的,所以是確定性的”
    原文并沒分析對(duì)方,而是站在自己的角度,對(duì)當(dāng)前信息的分析。
    也就是說(shuō)對(duì)于圍棋來(lái)說(shuō),你可以下子的地方是確定的(既空白的地方)。
    而撲克由于你不知道下一張牌是什么,對(duì)方手里的牌是什么,所以就存在隨機(jī)性。

    人工智能學(xué)習(xí)筆記之——人工智能基本概念和詞匯

    除了在這里記錄一些生活瑣事之外,我還決定在這里記錄一下自己的學(xué)習(xí)和見聞。做一個(gè)簡(jiǎn)單的自我背景介紹吧,我本科來(lái)自國(guó)內(nèi)某985高校的微電子專業(yè),博士畢業(yè)于英國(guó)某羅素集團(tuán)大學(xué)的物理...

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    【教程】Tensorflow vs PyTorch —— 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    image form unsplash.com by @chrishenryphoto[https://unsplash.com/@chrishenryphoto] 循環(huán)神經(jīng)...

  • @洛麗塔的納博科夫 謝謝指正,已改。

    AI學(xué)習(xí)筆記——Autoencoders(自編碼器)

    Autoencoder 的基本概念 之前的文章介紹過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí),其中非監(jiān)督學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是學(xué)習(xí)人類沒有標(biāo)記過(guò)的數(shù)據(jù)。對(duì)于沒有標(biāo)記的數(shù)據(jù)最常見的應(yīng)用就是通...

  • 120
    【教程】Tensorflow vs PyTorch —— 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建和訓(xùn)練

    image from unsplash.com by @wolfgang_hasselmann[https://unsplash.com/@wolfgang_hasselma...

個(gè)人介紹
博主暫居英國(guó)倫敦,從事人工智能和物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)工作。
歡迎關(guān)注我的微信公眾號(hào)“Tensorflow機(jī)器學(xué)習(xí)”。二維碼見下方微信圖標(biāo)。
帶你掌握智能時(shí)代的“算法”,而不是成為這個(gè)時(shí)代的“數(shù)據(jù)”。
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