神經網路 專家系統 機器學習

2021-08-29 03:33:32 字數 463 閱讀 4400

神經網路的思想是通過訓練來得到乙個非線性函式,它通常應用於以下的情況:當乙個結果的

決定因素非常多並且非常複雜的時候,例如某棟失火樓房的火會變大,可能決定於當時的風力

,溫度,周圍環境,房屋結構,屋內設施等等,當我們無法根據這些引數確切得到是或者否的答

案的時候,我們可以使用神經網路.通過選取現實發生的案例,構造訓練引數和結果.對神經網

絡進行訓練.這樣我們就可以得到乙個非線性的函式.

基於規則專家系統通常應用於當我們已知的知識可以以if-else的形式表示.我們可以根據知

識來構建規則庫,當規則庫足夠龐大的時候,我們可以通過回答專家系統的提問來將我們知道

的事實告訴它,並獲取我們想要的答案.例如為了確定某種礦石的成分.我們把對礦石外觀,顏

色,屬性,密度等引數告訴專家系統.專家系統根據這些條件搜尋規則庫,然後**可能的礦石

種類.機器學習(ml): 層學習 再勵學習 q學習

神經網路 專家系統 機器學習

神經網路的思想是通過訓練來得到乙個非線性函式,它通常應用於以下的情況 當乙個結果的 決定因素非常多並且非常複雜的時候,例如某棟失火樓房的火會變大,可能決定於當時的風力 溫度,周圍環境,房屋結構,屋內設施等等,當我們無法根據這些引數確切得到是或者否的答 案的時候,我們可以使用神經網路.通過選取現實發生...

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