学习如何学习(持续更新中)

用模糊推理系统构建智能系统

传感器,对应数据的收集。比如人的五官。人从书本里学习,这可以看成是预先的规则库的编写。又从生活经验中学习,学习的过程应该就是通过五官,大脑这些传感器,收集到信号。然后不断添加新的规则。这些信号就是原始数据(raw data)。

《GENETIC FUZZY SYSTEMS EVOLUTIONARY TUNING AND LEARNING OF FUZZY KNOWLEDGE BASES》

 


 

能力提升

学习是相通的,怎么相通呢?靠类比的方法。举一反三。迁移学习。

产生联结好像与时间的相关性有关。时间相邻的往往产生联系。比如巴甫洛夫做的狗的唾液分泌的实验,在每次给狗食物之前都敲一下,后来狗一听到敲击声也会产生唾液。

 

2018.9.17

“通过经验学习,很难,但是值得花功夫研究这个问题。”--David Silver

在我看来学习如何学习一定要对应新概念的产生,不产生新的概念就没有“新”的学习,只能是在不断在这个体系下不断优化,完善。


 2018.9.25

博弈这种模式对训练提升来讲究竟有什么帮助?

或许对于对抗这种形式的游戏而言,用对抗作为训练是一种仿真。

 


 

2018.9.27

追逃问题用matlab实现一下?

 

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2018.10.28

问题:知识和信息有什么区别?

我目前的认识:知识这个概念应该包含信息。现在既然说人工智能需要对知识进行度量,那就意味着信息只刻画了知识的一个层面,即消除不确定的层面。难道知识的度量还应有其他层面?

 


 

2018/11/16

原来一个原生的基本的概念是用来描述直觉的。 

 


2018/11/17

AlphaGo 训练可以很复杂,测试阶段必须简单,以便快速反应。

我现在有些区分不清强化学习和博弈论在策略提升上的作用,它们之间的关系。

“AlphaGo Master为何如此厉害呢?背后的原因是因为我们用了最好的数据来训练它。”

posted on 2018-09-16 10:23 赵大碩 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏

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