归去_来兮

摘要： 蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的群体智能优化算法，由Marco Dorigo于1992年提出，常用于解决组合优化问题（如旅行商问题、路径规划等）。其核心思想是通过正反馈机制和分布式协作模拟蚂蚁群体在寻找食物过程中表现出的智能行为。 一、核心 阅读全文

摘要： 遗传算法是一种受生物进化理论启发的随机优化算法，其核心思想是模拟自然界中 “物竞天择、适者生存” 的进化过程，通过对候选解的迭代优化，找到问题的最优解。 一、核心思想 遗传算法将优化问题的候选解视为生物群体中的“个体”，每个个体的“基因”对应解的参数。通过模拟生物进化中的选择、交叉、变异等过程，让群 阅读全文

摘要： 协同过滤（Collaborative Filtering）是推荐系统中最经典的算法之一，其核心思想是 “物以类聚，人以群分”，即通过分析用户的历史行为数据，找到与目标用户相似的用户群体或相似的物品，从而为目标用户推荐他们可能感兴趣的物品。 一、基于用户的协同过滤（User-Based CF） 核心思 阅读全文

摘要： 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种经典的监督学习算法，主要用于分类任务，也可扩展到回归问题（称为支持向量回归，SVR）。其核心思想是通过寻找一个最优超平面，最大化不同类别数据之间的间隔（Margin），从而实现高效分类。 一、核心思想 SVM的目标是找到一个决策 阅读全文

摘要： 卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种高效的递归数学算法，用于从包含噪声的观测数据中动态估计系统的状态。它广泛应用于信号处理、导航、控制系统、机器人等领域。其核心思想是通过结合预测（系统模型）和更新（观测数据）来最小化估计误差的协方差。 一、状态空间模型 系统由 “状态方程” 和 “观测方程 阅读全文

摘要： 损失函数（Loss Function）是机器学习和深度学习中用于衡量模型预测值与真实值之间差异的函数，其值越小表示模型性能越好。不同的任务（如分类、回归、生成等）需要选择不同的损失函数。 一、分类任务损失函数 1. 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss） （1）二分类（Binary Cr 阅读全文

摘要： 一、概述 在人工智能领域，数据的多样性促使研究人员不断探索新的模型与算法。传统的神经网络在处理像图像、文本这类具有固定结构的数据时表现出色，但面对具有不规则拓扑结构的图数据，如社交网络、化学分子结构、知识图谱等，却显得力不从心。 图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是一 阅读全文

摘要： 区块链技术是一种去中心化、分布式账本技术，通过密码学、共识机制和智能合约等核心组件，实现数据不可篡改、透明可追溯的系统。 一、核心技术 1. 去中心化 特点：数据存储在网络中的多个节点（计算机），而非中心化服务器。每个节点都保存完整账本副本，确保单一节点故障不影响整体系统。 优势：避免中心化系统的单 阅读全文

摘要： 一、概述 知识图谱（Knowledge Graph） 是一种基于图结构的语义网络，用于表示实体及其之间的关系，旨在实现更智能的知识表示和推理。它通过将现实世界中的各类信息抽象为 “实体-关系-实体” 的三元组结构，构建出复杂的知识网络，从而支持高效的信息检索、语义理解和决策分析。 从本质上来讲，知识 阅读全文

摘要： 一、概述 长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）网络是一种特殊的循环神经网络（RNN），专门设计用于解决传统 RNN 在处理长序列数据时面临的梯度消失 / 爆炸问题，能够有效捕捉长距离依赖关系。其核心在于引入记忆细胞（Cell State）和门控机制（Gate Mech 阅读全文