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第103章 你知道的太多了 (第3/4頁)

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陸羽兩手一攤,聳聳肩。

葛雲聰有點激動:“陸總,你真能搞出提升算力的新演算法?”

陸羽:“應該,能吧,人工智慧包含了那麼多種演算法,想要提升算力,不是一種兩種演算法能決定的。”

葛雲聰:“我知道我知道,從一開始接觸程式設計開始,就對人工智慧特別感興趣,也蒐集過很多這方面的資料。”

……

陸羽:“既然你對人工智慧有一定了解,那你就應該知道一個人工智慧包含的演算法有多海量。”

“不說那些不太重要的,我們就說說最為主要的幾類演算法。”

“迴歸演算法,試圖採用對誤差的衡量來探索變數之間的關係,是統計機器學習的利器,有最小二乘法,邏輯迴歸,逐步式迴歸,多元自適應歸樣條等等。”

“基於例項演算法,對決策問題建立模型,選取一批樣本資料,根據某些近似性,把新資料和樣本資料進行比較,來尋找最佳匹配效果,有學習向量量化,自組織對映演算法等等。”

“正則化方法演算法,一般作為其他演算法的延伸,根據演算法的複雜度對演算法進行調整,其中最典型的就是彈性網路演算法。”

“決策樹學習演算法,根據資料的屬性採用樹狀結構建立決策模型,用來解決分類和迴歸問題,包含分類及迴歸樹,隨機森林,梯度推進等等演算法。”

“基於核的演算法,把輸入的資料對映到一個向量空間,在向量空間裡,很多問題能夠更容易解決,包括支援向量,徑向基函式,線性判別分析等等演算法。”

“聚類演算法,按照中心點或者分層的方式,對輸入資料進行歸併,其中最主要的是期望最大化演算法。”

“關聯規則學習演算法,透過尋找最能夠解釋資料變數之間關係的規則,來找出大量多後設資料集中有用的關聯規則。”

“人工神經網路演算法,模擬生物神經網路的模式匹配演算法,這是機器學習的一個龐大的分支,有幾百上千種演算法,感知器神經網路,反向傳遞演算法等等。”

“深度學習演算法,是人工神經網路演算法的一種,算是對人工神經網路的發展,試圖建立大得多,也複雜得多的神經網路。”

“可以分為監督式和半監督式學習演算法,用來處理存在少量未標識資料的大資料集,包含卷積網路,堆疊式自動編碼等等。”

“降低維度演算法,用來分析資料的內在結構,高維資料的視覺化,簡化資料以便監督式學習使用,有主成份分析,偏最小二乘迴歸,多維尺度,投影追蹤等等演算法。”

“除了這些,比較重要的,還有,資料壓縮演算法,整合演算法,堆疊泛化演算法,平均單依賴估計演算法,合併查詢演算法,奇異值分解演算法,公鑰加密演算法,強化學習演算法,梯度下降演算法,離散微分演算法,動態規劃演算法,分支界定演算法,等等等等。”

陸羽一口氣說了大量人工智慧需要運用到的演算法:

“這些還是比較重要的演算法分類,每類演算法都包含多種演算法。”

“說了這麼多,還只是人工智慧本身,而基於它開發的實際應用,更是數不勝數。”

“現在,你覺得我們這個團隊,人還多嗎?”

葛雲聰以前雖然也瞭解過人工智慧,但沒有陸羽瞭解的這麼詳盡,聽陸羽說完,感覺他隨時都能開發出一個人工智慧的樣子。

有些呆滯的搖頭:“不多,一點都不多。”

陸羽:“所以,做好準備吧,一旦我們正式開始開發人工智慧,就不是短時間能完成的事情。”

葛雲聰問出疑惑:“陸總,我怎麼感覺,如果硬體條件達標,你很有把握搞出真正的人工智慧啊?”

陸羽臉色一肅,表情鄭重,眼神犀利,語氣深沉:

“看過電視劇吧,你知道的,太多了。”

葛雲聰嚥了咽發乾的喉嚨:

“陸…陸總,你別嚇我,雲漢科技就是我的家,我愛我家,真的!”

陸羽也只是跟葛雲聰開個玩笑,沒想到葛雲聰是這種反應,哈哈笑了起來:

“這就怕了?放心,華夏境內,自有神獸庇佑,跟你開個玩笑。”

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葛雲聰猶不放心:“真的只是開玩笑?”

陸羽無語:“你是不是電影看多了?再說了,還真正的人工智慧,賈維斯要不要?沒有量子計算機和量子晶片,都是空談。”

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