【机器学习机制的研究基於神经网络的机器学习模型及实现】詹硕之.pdf

目录第一章机器学习研容的历史、现状一.机器学可及其研空意义二.机器学习研究的历史三.现所段板器学习研完中存在的间题第二章人工神经网络与机器学习的机制/1 一.人类思维的特点与大肱的结构特点人类思维的特点 1/2.人独结构的特点二.人工神经网络三.机器学习的机制与模型学习与学才多统 1.学习和制与模型 2.模型的形犬化描述及望合算法 3.工作机利第三章模型的模拟实现一.

机学习是对人类学习能力的模。如人的学可能力是其智能的一个最重要的成郭分一样机器学习是人工智能研究的关键.人类的智能是与其大的结构有着密切关系的。在以往的研突中,由于对人肱的结构了往不深、重视不够,使到在研容土程中面临不少困难.本文道过对以往研究方法存在问题的分析,提出应采用人工神经网络故术去研突机器学才,在分析大脑和思维过程的特点基础上,提出一机器学习如制和模型,认为:学习就是联氣”是將不同信息建主起联氣的过程。但之种联系不是简单的联系,它包括联系的建立和加强而联系的建立是受所在结构影响的。

的围难。一个专家条统的成功与否,很大程度取决于知识获取,这部分工作基本都是由人来完成; 这往往要花費大量的人力、物力,却又难以取得令人满意的结果。总的说来,这些余统只,具备“演绎推理”的能力而缺乏对提供的信息进行“归推理”的能力;虽然它们能认提供的信息中推出结论,但不能从中获取新的知识,亦就是不会进行“学才.相反地,我何在观察人类的智能行动时可以发现其最显著的是:人其有获取新知识、学习新枝能和通过实践不断改进的能力。这些学习能力能使一个无经验的人成为经验丰富的人,在我们眼中,如果一不人会不断地重犯同一个错误,那他只能是一个白痴。