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深度学习简介 Neural Network Goodness of Function Pick the Best Function 前馈神经网络 Tips for Deep Learning 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN) Keras CNN in Keras RNN in Keras
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背景 MDPs 强化学习问题 蒙特卡洛方法 (Monte Carlo Methods) 蒙特卡洛预测(Monte Carlo Prediction) 蒙特卡洛控制(Monte Carlo Control) 时序差分学习 (Temporal-Difference Learning) 时序差分预测(TD Prediction) 时序差分控制(TD Control) Sarsa:on-policy Q-learning : off-policy 策略梯度 (Policy Gradient) Monte-Carlo Policy Gradient Actor-Critic Policy Gradient 深度强化学习 Deep Q-Networks (DQN) Policy Gradients for Deep Reinforcement Learning
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自动规划概述 经典规划 (Classical Planning) 规划问题 状态空间规划 (State-Space Planning) 规划空间规划 (Plan-Space Planning) 新经典规划 (Neoclassical Planning) 规划图技术 (Planning-Graph Techniques) Planning as {SAT, CSP, ILP, …} 经典规划的扩展 分层任务网规划 不确定规划 非确定规划 概率规划
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课本P122第5题 解:用(K1K2K3)表示三个开关的状态,取值为0时表示闭合,为1时表示打开 则初始状态为(0,1,0)。根据题设要求,一个状态I的下一个状态和I只能有一位取 值不同(此即状态转换规则),据此可以画出状态空间图
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第一讲绪论 以冯·诺依曼型计算机为中心的信息处理技术的高速发展,使得计算机在当今的信息 化社会中起着十分重要的作用。但是,当用它来解决某些人工智能问题时却遇到了很大的 困难。 例如,一个人可以很容易地识别他人的脸孔,但计算机则很难做到这一点。这是因为 脸孔的识别不能用一个精确的数学模型加以描述,而计算机工作则必须有对模型进行各种 运算的指令才行,得不到精确的模型,程序也就无法编制
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1.(补充习题)判断以下公式对是否可合一若可合一,则求出最一般的合一 (3)P(f(x),y),P(y,f(b)) 解:令O=,S={p(f(x),y),P(y,f(b))} ①差异集为{f(x),y},做替换{f(x)/y},则 1=0of(x)y}={f(x)/y} S1 =S, ={P((x), f (x), P( f(x),(b)); ②差异集为{x,b},做替换{b/x},则
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枢纽综合楼是一座集生产、营业办公、会议、写字楼出租等多种功能于一体的综合性大楼,楼高247米,共68层,包括地下6层,地上65层和裙楼8层,总建筑面积约14.5万平方米
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5.1 概述 5.2 基于谓词逻辑的机器推理 5.3 基于产生式规则的机器推理 5.4 几种结构化知识表示及其推理 5.5 不确定性知识的表示与推理
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图论在计算机科学、信息科学、人工智能网络理论、系统工程、控制论、运筹学和 经济管理等领域有着广泛的应用。但很多图论问题虽易表达,却难以求解,其中有相当多 的图论问题均属NP完全问题。本章主要介绍工程实用简单图论问题的并行算法及其MP 编程实现,包括传递闭包、连通分量、最短路径和最小生成树等
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4 . 1 机器翻译的四种实现方法 4.2 基于实例的机器翻译改进方法 4.3 基于实例的机器翻译方法实践
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