您的位置:首页 > 股票知识 > 股票知识入门 > [未来机器人工智能]人工智能:机器学习系统的基本结构

[未来机器人工智能]人工智能:机器学习系统的基本结构

时间:2013-08-27   来源:股票知识入门   点击:

外在环境向机器系统的学习部分提供某些信息,系统利用这些信息修改知识库,以增进系统执行部分完成任务的效能,执行部分根据知识库完成任务,同时把获得的信息反馈给学习部分。在具体的应用中,环境、知识库和执行部分决定了具体的工作内容,学习部分所需要解决的问题完全由上述3部分确定。

影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息,或者更具体地说是信息的质量。知识库中存放的是指导执行部分动作的一般原则,但环境向学习系统提供的信息却是各种各样的。如果信息的质量比较高,与一般原则的差别比较小,则学习部分比较容易处理。如果向学习系统提供的是杂乱无章的、指导执行动作的具体信息,则学习系统需要在获得足够数据之后,删除不必要的细节,进行总结推广,形成指导动作的一般原则,放入知识库。这样学习部分的任务就比较繁重,设计起来也较为困难。

人工智能:机器学习系统的基本结构

因为学习系统获得的信息往往是不完全的,所以学习系统所进行的推理并不完全是可靠的,它总结出来的规则可能正确,也可能不正确。这要通过执行效果加以检验。正确的规则能使系统的效能提高,应予保留;不正确的规则应予修改或从数据库中删除。

知识库是影响学习系统设计的第二个因素。知识的表示有多种形式,如特征向量、一阶逻辑语句、产生式规则、语义网络和框架等。这些表示方式各有其特点,在选择表示方式时要兼顾以下4个方面:表达能力强、易于推理、容易修改知识库、知识表示易于扩展。

学习系统不能在全然没有任何知识的情况下凭空获取知识,每一个学习系统都要求具有某些知识理解环境提供的信息,分析比较,做出假设,检验并修改这些假设。因此,更确切地说,学习系统是对现有知识的扩展和改进。

执行部分是整个学习系统的核心,因为执行部分的动作就是学习部分力求改进的动作。同执行部分有关的问题有:复杂性、反馈和透明性。


推荐内容

推荐文章

栏目导航

友情链接

网站首页
早报
原创
名家
新闻
学堂
期货
理财
外汇
炒股软件
股票知识
K线图
平均线
分时图
短线炒股
MACD
涨停板
强势股
热门资讯

copyright 2016-2018 股民股票网保留所有权 京ICP备16025527号 免责声明:网站部分内容转载至网络,如有侵权请告知删除