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AI机器学习的五大流派
AI机器学习的五大流派
有道是“罗马不是一天建成的”,机器学习的发展也是历经了很长时间,在这过程中形成了五大流派,这五大流派各有各的特点。
1、符号主义(Symbolists)
名称:符号主义(Symbolists)
起源:逻辑学、哲学
核心思想:认知即计算,通过对符号的演绎和逆演绎进行结果预测
问题:知识结构
代表算法:逆演绎算法(Inverse deduction)
代表应用:知识图谱
代表人物:Tom Mitchell、Steve Muggleton、Ross Quinlan
2、贝叶斯派(Bayesians)
名称:贝叶斯派(Bayesians)
起源:统计学
核心思想:主观概率估计,发生概率修正,最优决策
问题:不确定性
代表算法:概率推理(Probabilistic inference)
代表应用:反垃圾邮件、概率预测
代表人物:David Heckerman、Judea Pearl、Michael Jordan
3、联结主义(Connectionist)
名称:联结主义(Connectionist)
起源:神经科学
核心思想:对大脑进行仿真
问题:信度分配
代表算法:反向传播算法(Backpropagation)、深度学习(Deep learning)
代表应用:机器视觉、语音识别
代表人物:Yann LeCun、Geoff Hinton、Yoshua Bengio
4、进化主义(Evolutionaries)
名称:进化主义(Evolutionaries)
起源:进化生物学
核心思想:对进化进行模拟,使用遗传算法和遗传编程
问题:结构发现
代表算法:基因编程(Genetic programming)
代表应用:海星机器人
代表人物:John Koda、John Holland、Hod Lipson
5、行为类比主义(Analogizer)
名称:行为类比主义(Analogizer)
起源:心理学
核心思想:新旧知识间的相似性
问题:相似性
代表算法:核机器(Kernel machines)、近邻算法(Nearest Neightor)
代表应用:Netflix推荐系统
代表人物: Peter Hart、Vladimir Vapnik、Douglas Hofstadter
1、符号主义(Symbolists)
名称:符号主义(Symbolists)
起源:逻辑学、哲学
核心思想:认知即计算,通过对符号的演绎和逆演绎进行结果预测
问题:知识结构
代表算法:逆演绎算法(Inverse deduction)
代表应用:知识图谱
代表人物:Tom Mitchell、Steve Muggleton、Ross Quinlan
2、贝叶斯派(Bayesians)
名称:贝叶斯派(Bayesians)
起源:统计学
核心思想:主观概率估计,发生概率修正,最优决策
问题:不确定性
代表算法:概率推理(Probabilistic inference)
代表应用:反垃圾邮件、概率预测
代表人物:David Heckerman、Judea Pearl、Michael Jordan
3、联结主义(Connectionist)
名称:联结主义(Connectionist)
起源:神经科学
核心思想:对大脑进行仿真
问题:信度分配
代表算法:反向传播算法(Backpropagation)、深度学习(Deep learning)
代表应用:机器视觉、语音识别
代表人物:Yann LeCun、Geoff Hinton、Yoshua Bengio
4、进化主义(Evolutionaries)
名称:进化主义(Evolutionaries)
起源:进化生物学
核心思想:对进化进行模拟,使用遗传算法和遗传编程
问题:结构发现
代表算法:基因编程(Genetic programming)
代表应用:海星机器人
代表人物:John Koda、John Holland、Hod Lipson
5、行为类比主义(Analogizer)
名称:行为类比主义(Analogizer)
起源:心理学
核心思想:新旧知识间的相似性
问题:相似性
代表算法:核机器(Kernel machines)、近邻算法(Nearest Neightor)
代表应用:Netflix推荐系统
代表人物: Peter Hart、Vladimir Vapnik、Douglas Hofstadter
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