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首頁(yè)西西教程精選問(wèn)答 → 人工智能算法有哪些

人工智能算法有哪些

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作者:西西點(diǎn)擊:1次評(píng)論:0次標(biāo)簽: 人工智能 算法

人工智能工廠v1.0.31 安卓版
  • 類(lèi)型:休閑益智大小:23.6M語(yǔ)言:中文 評(píng)分:10.0
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人工智能算法是現(xiàn)在最常見(jiàn)的,不少小伙伴們比較關(guān)心的就是這個(gè)算法是什么,想要知道的小伙伴們,就讓小編給大家詳細(xì)的講講,一起來(lái)看看這個(gè)算法究竟是什么吧。

人工智能算法有哪些

(1)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network)類(lèi):反向傳播(Backpropagation)、波爾茲曼機(jī)(Boltzmann Machine)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)(hopfield Network)、多層感知器(Multilyer Perceptron)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)(Radial Basis Function Network,RBFN)、受限波爾茲曼機(jī)(Restricted Boltzmann Machine)、回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,RNN)、自組織映射(Self-organizing Map,SOM)、尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Spiking Neural Network)等。

(2)貝葉斯類(lèi)(Bayesin):樸素貝葉斯(Naive Bayes)、高斯貝葉斯(Gaussian Naive Bayes)、多項(xiàng)樸素貝葉斯(Multinomial Naive Bayes)、平均-依賴(lài)性評(píng)估(Averaged One-Dependence Estimators,AODE)

貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Belief Network,BBN)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Network,BN)等。

(3)決策樹(shù)(Decision Tree)類(lèi):分類(lèi)和回歸樹(shù)(Classification and Regression Tree,CART)、迭代Dichotomiser3(Iterative Dichotomiser 3, ID3),C4.5算法(C4.5 Algorithm)、C5.0算法(C5.0 Algorithm)、卡方自動(dòng)交互檢測(cè)(Chi-squared Automatic Interaction Detection,CHAID)、決策殘端(Decision Stump)、ID3算法(ID3 Algorithm)、隨機(jī)森林(Random Forest)、SLIQ(Supervised Learning in Quest)等。

(4)線性分類(lèi)器(Linear Classifier)類(lèi):Fisher的線性判別(Fisher’s Linear Discriminant)

線性回歸(Linear Regression)、邏輯回歸(Logistic Regression)、多項(xiàng)邏輯回歸(Multionmial Logistic Regression)、樸素貝葉斯分類(lèi)器(Naive Bayes Classifier)、感知(Perception)、支持向量機(jī)(Support Vector Machine)等。

常見(jiàn)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)類(lèi)算法包括:

(1) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network)類(lèi):生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Networks,GAN),前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feedforward Neural Network)、邏輯學(xué)習(xí)機(jī)(Logic Learning Machine)、自組織映射(Self-organizing Map)等。

(2) 關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)(Association Rule Learning)類(lèi):先驗(yàn)算法(Apriori Algorithm)、Eclat算法(Eclat Algorithm)、FP-Growth算法等。

(3)分層聚類(lèi)算法(Hierarchical Clustering):?jiǎn)芜B鎖聚類(lèi)(Single-linkage Clustering),概念聚類(lèi)(Conceptual Clustering)等。

(4)聚類(lèi)分析(Cluster analysis):BIRCH算法、DBSCAN算法,期望最大化(Expectation-maximization,EM)、模糊聚類(lèi)(Fuzzy Clustering)、K-means算法、K均值聚類(lèi)(K-means Clustering)、K-medians聚類(lèi)、均值漂移算法(Mean-shift)、OPTICS算法等。

(5)異常檢測(cè)(Anomaly detection)類(lèi):K最鄰近(K-nearest Neighbor,KNN)算法,局部異常因子算法(Local Outlier Factor,LOF)等。

常見(jiàn)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)類(lèi)算法包含:生成模型(Generative Models)、低密度分離(Low-density Separation)、基于圖形的方法(Graph-based Methods)、聯(lián)合訓(xùn)練(Co-training)等。

常見(jiàn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)類(lèi)算法包含:Q學(xué)習(xí)(Q-learning)、狀態(tài)-行動(dòng)-獎(jiǎng)勵(lì)-狀態(tài)-行動(dòng)(State-Action-Reward-State-Action,SARSA)、DQN(Deep Q Network)、策略梯度算法(Policy Gradients)、基于模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Model Based RL)、時(shí)序差分學(xué)習(xí)(Temporal Different Learning)等。

常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)類(lèi)算法包含:深度信念網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Machines)、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Convolutional Neural Networks)、深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Recurrent Neural Network)、分層時(shí)間記憶(Hierarchical Temporal Memory,HTM)、深度波爾茲曼機(jī)(Deep Boltzmann Machine,DBM)、棧式自動(dòng)編碼器(Stacked Autoencoder)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Networks)等。

二、按照解決任務(wù)的不同來(lái)分類(lèi),粗略可以分為二分類(lèi)算法(Two-class Classification)、多分類(lèi)算法(Multi-class Classification)、回歸算法(Regression)、聚類(lèi)算法(Clustering)和異常檢測(cè)(Anomaly Detection)五種。

1.二分類(lèi)(Two-class Classification)

(1)二分類(lèi)支持向量機(jī)(Two-class SVM):適用于數(shù)據(jù)特征較多、線性模型的場(chǎng)景。

(2)二分類(lèi)平均感知器(Two-class Average Perceptron):適用于訓(xùn)練時(shí)間短、線性模型的場(chǎng)景。

(3)二分類(lèi)邏輯回歸(Two-class Logistic Regression):適用于訓(xùn)練時(shí)間短、線性模型的場(chǎng)景。

(4)二分類(lèi)貝葉斯點(diǎn)機(jī)(Two-class Bayes Point Machine):適用于訓(xùn)練時(shí)間短、線性模型的場(chǎng)景。(5)二分類(lèi)決策森林(Two-class Decision Forest):適用于訓(xùn)練時(shí)間短、精準(zhǔn)的場(chǎng)景。

(6)二分類(lèi)提升決策樹(shù)(Two-class Boosted Decision Tree):適用于訓(xùn)練時(shí)間短、精準(zhǔn)度高、內(nèi)存占用量大的場(chǎng)景

(7)二分類(lèi)決策叢林(Two-class Decision Jungle):適用于訓(xùn)練時(shí)間短、精確度高、內(nèi)存占用量小的場(chǎng)景。

(8)二分類(lèi)局部深度支持向量機(jī)(Two-class Locally Deep SVM):適用于數(shù)據(jù)特征較多的場(chǎng)景。

(9)二分類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Two-class Neural Network):適用于精準(zhǔn)度高、訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)的場(chǎng)景。

解決多分類(lèi)問(wèn)題通常適用三種解決方案:第一種,從數(shù)據(jù)集和適用方法入手,利用二分類(lèi)器解決多分類(lèi)問(wèn)題;第二種,直接使用具備多分類(lèi)能力的多分類(lèi)器;第三種,將二分類(lèi)器改進(jìn)成為多分類(lèi)器今兒解決多分類(lèi)問(wèn)題。

常用的算法:

(1)多分類(lèi)邏輯回歸(Multiclass Logistic Regression):適用訓(xùn)練時(shí)間短、線性模型的場(chǎng)景。

(2)多分類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Multiclass Neural Network):適用于精準(zhǔn)度高、訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)的場(chǎng)景。

(3)多分類(lèi)決策森林(Multiclass Decision Forest):適用于精準(zhǔn)度高,訓(xùn)練時(shí)間短的場(chǎng)景。

(4)多分類(lèi)決策叢林(Multiclass Decision Jungle):適用于精準(zhǔn)度高,內(nèi)存占用較小的場(chǎng)景。

(5)“一對(duì)多”多分類(lèi)(One-vs-all Multiclass):取決于二分類(lèi)器效果。

回歸

回歸問(wèn)題通常被用來(lái)預(yù)測(cè)具體的數(shù)值而非分類(lèi)。除了返回的結(jié)果不同,其他方法與分類(lèi)問(wèn)題類(lèi)似。我們將定量輸出,或者連續(xù)變量預(yù)測(cè)稱(chēng)為回歸;將定性輸出,或者離散變量預(yù)測(cè)稱(chēng)為分類(lèi)。長(zhǎng)巾的算法有:

(1)排序回歸(Ordinal Regression):適用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)排序的場(chǎng)景。

(2)泊松回歸(Poission Regression):適用于預(yù)測(cè)事件次數(shù)的場(chǎng)景。

(3)快速森林分位數(shù)回歸(Fast Forest Quantile Regression):適用于預(yù)測(cè)分布的場(chǎng)景。

(4)線性回歸(Linear Regression):適用于訓(xùn)練時(shí)間短、線性模型的場(chǎng)景。

(5)貝葉斯線性回歸(Bayesian Linear Regression):適用于線性模型,訓(xùn)練數(shù)據(jù)量較少的場(chǎng)景。

(6)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸(Neural Network Regression):適用于精準(zhǔn)度高、訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)的場(chǎng)景。

(7)決策森林回歸(Decision Forest Regression):適用于精準(zhǔn)度高、訓(xùn)練時(shí)間短的場(chǎng)景。

(8)提升決策樹(shù)回歸(Boosted Decision Tree Regression):適用于精確度高、訓(xùn)練時(shí)間短、內(nèi)存占用較大的場(chǎng)景。

聚類(lèi)

聚類(lèi)的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的潛在規(guī)律和結(jié)構(gòu)。聚類(lèi)通常被用做描述和衡量不同數(shù)據(jù)源間的相似性,并把數(shù)據(jù)源分類(lèi)到不同的簇中。

(1)層次聚類(lèi)(Hierarchical Clustering):適用于訓(xùn)練時(shí)間短、大數(shù)據(jù)量的場(chǎng)景。

(2)K-means算法:適用于精準(zhǔn)度高、訓(xùn)練時(shí)間短的場(chǎng)景。

(3)模糊聚類(lèi)FCM算法(Fuzzy C-means,F(xiàn)CM):適用于精確度高、訓(xùn)練時(shí)間短的場(chǎng)景。

(4)SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Self-organizing Feature Map,SOM):適用于運(yùn)行時(shí)間較長(zhǎng)的場(chǎng)景。

異常檢測(cè)

異常檢測(cè)是指對(duì)數(shù)據(jù)中存在的不正�;蚍堑湫偷姆煮w進(jìn)行檢測(cè)和標(biāo)志,有時(shí)也稱(chēng)為偏差檢測(cè)。

異常檢測(cè)看起來(lái)和監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題非常相似,都是分類(lèi)問(wèn)題。都是對(duì)樣本的標(biāo)簽進(jìn)行預(yù)測(cè)和判斷,但是實(shí)際上兩者的區(qū)別非常大,因?yàn)楫惓z測(cè)中的正樣本(異常點(diǎn))非常小。常用的算法有:

(1)一分類(lèi)支持向量機(jī)(One-class SVM):適用于數(shù)據(jù)特征較多的場(chǎng)景。

(2)基于PCA的異常檢測(cè)(PCA-based Anomaly Detection):適用于訓(xùn)練時(shí)間短的場(chǎng)景。

常見(jiàn)的遷移學(xué)習(xí)類(lèi)算法包含:歸納式遷移學(xué)習(xí)(Inductive Transfer Learning) 、直推式遷移學(xué)習(xí)(Transductive Transfer Learning)、無(wú)監(jiān)督式遷移學(xué)習(xí)(Unsupervised Transfer Learning)、傳遞式遷移學(xué)習(xí)(Transitive Transfer Learning)等。

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