人工智能数学基础优秀课件

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人工智能基础-PPT课件

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人工智能基础-PPT课件Artificial intelligence人工智能基础21 世纪技能创新型人才培养系列教材·人工智能系列contents绪论人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。

它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术学科。

20 世纪40 年代和50 年代,来自不同领域(数学、心理学、工程学、经济学和政治学)的一批科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。

学习目标1. 了解人工智能的定义、发展简史。

2. 熟悉人工智能的研究与应用领域。

3. 认识人工智能未来的发展趋势。

1.1.1 像人类一样思考1.1.2 像人类一样行动“像人类一样思考”的核心是认知心理学科学中的发现,该发现测试了感知(感官感知,物体识别)、注意力、记忆(短期和永久性)、抽象思维、面向目标的行为(决策、发起和监视行为)、情绪、社会关系、意识和自由意志。

AI 系统建模以使其受大脑功能启发的方式构成了一种创建行为类似于人类的解决方案。

人工智能手臂概念图如图1-2 所示。

1.1.3 理性思考逻辑定律是理性思考的基础,并已被发现和发展了数千年。

1.1.4 理性行动理性主体是行为合理的主体。

特定时刻行为的合理性取决于以下几点:(1)定义成功标准的效率度量。

(2)代理对背景的了解。

(3)代理当前可能采取的行动。

(4)迄今为止代理已经获取的有关环境的信息序列。

1.2.1 孕育期一般认为 AI 的最早工作是伦·麦克卡洛克(Warren McC ulloch)跟沃特·皮特斯(Walter Pitts)完成的。

1.2.2 形成期人工智能诞生于 1956 年一次历史性的聚会。

1.2.3 知识应用期1977 年,费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上正式提出了知工程的概念。

1.2.4 综合集成期在专家系统方面,从 20 世纪 80 年代末开始逐步向多技术、多方法的综合集成与多学科、多领域的综合应用型发展。

人工智能的数学基础

人工智能的数学基础


(3) 谓词公式 ① 单个谓词是合式公式,称为原子谓词公式 ② 若A是合式公式,则﹃A是合式公式 ③ 若A、B都是合式公式,则A∧B,A∨B,A→B, A B也都是合式公式 ④ 若A是合适公式,x是任意个体变元,则 ( x)A(x)和( x)A(x)也都是合式公式 ⑤ 在合式公式中,连词的优先级别是﹃、 ∧、 ∨、 →、 辖域内与量词中同名的变元称为约束变元, 其他称为自由变元( x)P(x,y) →Q(x,y)) ∨R(x,y)
y) 例:设个体域D={1,2},求公式 A (x)(y)P(x, 在D上的一个解释,并指出在每一种解释下公式A的真值 解:在公式A中没有包含个体常量和函数,所以可直接为谓词 指派真值,设为 P(1,1)=T, P(1,2)=F, P(2,1)=T, P(2,2)=F 这就是公式A在D上的一个解释。在此解释,因为x=1时y=1,使 P(x,y)的真值为T;x=2时y=1,使P(x,y)的真值为T,即对于D 中的所有x都有y=1使P(x,y)的真值为T,所以在此解释下公 式A的真值为T。 还可以对公式A中的谓词指派另外一组真值,设为 P(1,1)=T, P(1,2)=T, P(2,1)=F, P(2,2)=F 这是对公式 ,使得公式A的真值为 T,所以在 此解释下公式A的真值为F。 公式A在D上共有16种解释。
第二章 人工智能的数学基础
本章主要介绍有关逻辑、概率论、模糊理论方面的知识 逻辑
--经典命题逻辑和一阶谓词逻辑:二值逻辑 --除经典逻辑外的那些逻辑 三值逻辑 多值逻辑 模糊逻辑 经典平行 模态逻辑 时态逻辑 经典扩充(语言、定理)
2.1命题逻辑与谓词逻辑
谓词逻辑是在命题逻辑基础上发展起来的,命题逻辑是谓 词逻辑的一种特殊形式。 1. 命题:是具有真假意义的语句。代表人们进行思维时的一 种判断,或肯定(真T),或否定(假F),只有两种情况。 例:永真 北京是中华人民共和国的首都 有条件 1+ 1=10是在二进制条件下成立 命题通常用大写字母表示 命题的缺陷是无法表达结构、逻辑关系

第三章 人工智能数学基础

第三章  人工智能数学基础
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第三章 人工智能的数学基础
命题逻辑与谓词逻辑
其它概述
3.1.2 谓词逻辑
个 体:某个独立存在的事物/某个抽象的概念,常量/变元/函 数。 1.2 谓词形式 P(X1,X2,……..,XN) 即原子(谓词)公式。 ( , P:谓词名。语义是人为定义的 : XN:个体/项(常量/变元/函数)。
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第三章 人工智能的数学基础
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第三章 人工智能的数学基础
命题逻辑与谓词逻辑
其它概述
3.1.1 命题逻辑与谓词逻辑
● 命题常量:一个特定的命题。 ● 命题变量/变元:一个抽象的命题。只有代入确定的命题 才有明确的真值(T/F)。
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第三章 人工智能的数学基础
命题逻辑与谓词逻辑
其它概述
3.1.2 谓词逻辑
1、谓词 1.1 谓词概念 研究命题内部的逻辑结构和命题之间的共同逻辑特征, 是基于命题中的谓词分析的一种逻辑。 在谓词逻辑中,命题是用谓词表示的。即命题逻辑是谓 词逻辑的一个子集。 谓 词:含谓词名和个体。 谓词名:刻画个体的性质/状态/个体间的关系。
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∃ x)( ∀ y)F(x,y): ∃ x)( ∃ y)F(x,y):
( ∀ x)( ∀ y)F(x,y):
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第三章 人工智能的数学基础
Hale Waihona Puke 命题逻辑与谓词逻辑其它概述
3.1.2 谓词逻辑
⑶谓词公式:谓词复合后的合式公式。 1)原子/谓词公式(即单个谓词)为合式公式。 2)将原子公式用连接词连起来后仍为合式公式。 例如: A、B是合式公式,x是任一个体变元。 则:乛A,A∨B ,A∧B,A→B,A ( ∃ x)A, ( ∀ x)A等均为合式公式。 3)合式公式中,连接词的优先级别为(从高到低): 乛,∧, ∨ , →,

人工智能基础课件资料PPT

人工智能基础课件资料PPT
人工智能基础课件资料 PPT
一个引人入胜的课件资料,介绍人工智能的基本概念、领域、算法及未来发 展方向。提供丰富的细节和实用的实例,适用于开展人工智能基础培训。
人工智能介绍
探索人工智能的定义、历史背景及应用领域。了解人工智能的重要性和发展 对于未来的影响。
机器学习开发环境
介绍机器学习开发环境的概念和工具,包括Python、Anaconda、Jupyter Notebook等。帮助学员搭建和配置他 们自己的开发环境。
3
特征选择
选择最相关和有益的特征,以减少模型 复杂性和提高性能。
模型调优
学习如何优化机器学习模型的参数和超参数,以提高性能和准确性。
人工神经网络
前馈神经网络
理解基于层级结构的前馈神经网 络模型。
循环神经网络
探索能够处理序列数据的循环神 经网络模型。
卷积神经网络
了解处理图像和计算机视觉任务 的卷积神经网络模型。
计算机视觉
图像识别
学习如何使用计算机视觉技术识 别和分类图像。
目标检测
探索如何使用计算机视觉技术检 测和定位图像中的对象。
图像分割
了解如何使用计算机视觉技术将 图像分割成不同的部分。
数据预处理
1
数据清洗
清除数据集中的错误、重复或不一致的
特征缩放
2
数据。
将数据特征缩放到相似的范围,以学习
通过已有的标记数据训练模 型,用于预测和分类。
非监督学习
从未标记的数据集中发现模 式,用于聚类和降维。
强化学习
通过试错学习法来优化决策 和行为。
深度学习
深入研究神经网络的概念和工作原理,探索卷积神经网络(CNN)和循环神 经网络(RNN)等深度学习模型。

人工智能的数学基础

人工智能的数学基础

人工智能的数学基础人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是近年来备受关注的领域之一,它涉及到许多重要的概念和技术,其中数学是人工智能的基础。

本文将介绍人工智能中数学的重要性以及它在不同方面的应用。

一、概率论与统计学在人工智能中,概率论与统计学是至关重要的数学工具。

通过概率论,我们可以计算事件发生的可能性,并为不确定性问题提供量化的解决方案。

统计学则涉及到对数据的分析和模式的发现。

通过分析大量数据,我们可以了解到事件之间的关联性,并从中提取有效的信息。

概率论和统计学的应用使得机器能够更好地处理不确定性和决策问题,为人工智能的发展提供了坚实的数学基础。

二、线性代数线性代数是人工智能中另一重要的数学分支。

它涉及到向量、矩阵、线性方程组等概念。

在机器学习和深度学习中,线性代数被广泛应用于数据的表示和变换。

通过线性代数的技术,我们可以将复杂的数据结构转化为更简洁的形式,同时可以进行高效的计算和求解。

线性代数的应用使得机器能够更好地理解和处理大规模的数据,为人工智能的算法和模型设计提供了重要的数学基础。

三、微积分微积分是人工智能中不可或缺的数学工具之一。

它涉及到函数、极限、导数和积分等概念。

在机器学习和优化领域,微积分被广泛应用于模型的建立和优化过程。

通过微积分的技术,我们可以求解函数的最优解、优化模型的性能,并进行系统的分析和评估。

微积分的应用使得机器能够更好地学习和适应环境,为人工智能的算法和模型优化提供了数学基础。

四、图论与优化图论与优化是人工智能中常用的数学理论。

在人工智能的搜索和规划中,图论被广泛应用于路径规划、图像处理和自然语言处理等领域。

图论的技术可以帮助机器理解和处理复杂的关系网络,从而为解决实际问题提供了数学支持。

此外,在人工智能的模型选择和参数调整中,优化算法扮演重要角色。

通过优化算法,我们可以找到模型的最佳参数配置,提高算法的性能和准确性。

图论与优化的应用为人工智能的问题求解提供了重要的数学工具。

人工智能的数学基础PPT第1章 特征向量与矩阵分析

人工智能的数学基础PPT第1章 特征向量与矩阵分析

V
V
V
tr VVTC
V V TC T V
P
CTV V CV V 0
对称阵
解得: CP -P
矩阵的特征值与向量
解法二:
优化目标: max tr V TCV
s.t. V TV E
优化目标: max viCviT s.t. viviT 1
拉格朗日 乘数法
L(vi ) viCviT (1 viviT )
d
n
x1,d
x2,d
xn,d
现实意义
矩阵
向量是特殊类型的矩阵
And
Bd n
行向量
Ai, :
列向量
A :, j
Ai, j
行数与列数对应相等的矩阵,称作同型矩阵。 同型且对应元素相等,则矩阵相等
行数与列数相等的矩阵,称作方阵
零阵 O
单位阵
E
对角阵 diag(x1,1,x2,2,..., xd,d )
Amn mn
m n 方阵:变换得到的新向量与原向量的长度相同;变换矩阵的作用相当于将原向量进行旋转、
缩放得出新向量。
若变换前后向量方向相同,只是大小上有区别,则称变换前的向量为变换矩阵的特征向量。此时, 变换矩阵只对原向量进行缩放操作,旋转角度为0。缩放比例称作该变换矩阵的特征值。
AxT 1xT
初等变换
给定任意一组维度相同的向量,如何求其最大线性无关组中向量的个数呢? 一种可行的方法是对矩阵进行初等变换
对于矩阵行向量来说,初等变换包括:行对调、非零数乘任意行向量、加任意行 向量的指定倍数到另一行向量三类操作。(列?)
矩阵A经过有限次初等变换变成矩阵B,则称矩阵A与B等价,记作 A ~ B
A [A1,:,A2,:,...,An,:]T

人工智能第二章 人工智能的数学基础

人工智能第二章  人工智能的数学基础
第8页
第2章 人工智能的数学基础
➢ 在用谓词表示客观事物时,谓词的语义 是由使用者根据需要人为地定义的。
➢ 当谓词中的变元都用特定的个体取代时, 谓词就具有一个确定的真值:T 或F。
第9页
第2章 人工智能的数学基础
谓词中包含的个体数目称为谓词的元数。 如:P(x)——一元谓词
P(x,y)——二元谓词 P(x1,x2,...,xn) ——n元谓词 在P(x1,x2,...,xn)中,若xi(i=1,..,n)都是个体常量、变
三、模糊集与隶属函数
第46页
第2章 人工智能的数学基础
第47页
第2章 人工智能的数学基础
一种确定隶属度的简单方法
第48页
第2章 人工智能的数学基础
四、模糊集的表示方法
第49页
第2章 人工智能的数学基础
第50页
第2章 人工智能的数学基础
第51页
第2章 人工智能的数学基础
五、模糊集的运算
第52页
第2章 人工智能的数学基础
第53页
第2章 人工智能的数学基础
六、模糊度
模糊度是模糊集的模糊程度的一种度量 。
第54页
第2章 人工智能的数学基础
第55页
第2章 人工智能的数学基础
七、模糊关系及其合成
第56页
第2章 人工智能的数学基础
第57页
第2章 人工智能的数学基础
第58页
在谓词逻辑中,由于公式中可能有个体常量、个体变元以及函数, 因此不能像命题公式那样直接通过真值指派给出解释,必须首先 考虑个体常量和函数在个体域中的取值,然后才能针对常量与函 数的具体取值为谓词分别指派真值。由于存在多种组合情况,所 以一个谓词公式的解释可能有很多个。对于每一个解释,谓词公 式都可求出一个真值(T 或F)。 下面首先给出解释的定义,然后用例子说明如何构造一个解释以 及如何根据解释求出谓词公式的真值。

《人工智能基础》第五章课件

《人工智能基础》第五章课件
在可行域内没有比 ∗ 更好的点
• 局部最优解
∃ > 0: ∗ ≤ ,
∀: ∈ and − ∗ ≤
Page .
人工智能与优化
• 很多人工智能任务可以建模为优化问题:
Page .
离散优化与连续优化
• 根据优化变量的取值,优化问题可以分为连续优化(变量是
实数)和离散优化(如布尔变量、整数变量)
• 目标函数: 表示希望进行优化的指标。
• 优化变量:min 表示我们希望对 进行极小化,其下标
表示优化变量
• 约束:s.t. 是 subject to 的缩写,表示其后的式子是对变量
的“约束”,即要求 满足的条件。 ℎ ≤ 0 被称为“不等式
约束”; = 0 被称为“等式约束
1. 随机生成包含足够数量的染色体的生物种群;
2. 计算种群中每个个体的“适应度”(fitness);
3. 根据适应度随机选择竞争中胜出的个体,适应度越高,相应个体被选
中的概率越高;
4. 胜出的个体进行杂交(交换染色体),并以一定概率进行变异,生成
子代个体;
5. 转到第2步,进行下一代的繁衍。
Page .
5.3 智能优化方法
Page .
凸集与凸函数
定义 集合 是凸集(convex set), 当且仅当
1 + 1 − 2 ∈ , ∀ ∈ 0,1 , ∀2 , 2 ∈
定义在凸集上的函数 是凸函数(convex function),当且仅当
1 + 1 − 2 ≤ 1 + 1 − 2 ,
• 一般而言,连续优化易于求解
从当前解出发,可以根据梯度等信息感知不同方向上的

人工智能的数学基础PPT课件

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4.模糊理论
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4.模糊理论
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4.模糊理论
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0 .4 0 .5
0
.
4
0
.
6
0 . 3 0 . 5
0.4 0.5 0.1:0.5
对应的各项取最小值,最终得到三个
数据(0.2,0.4,0.1)
0.2 0.4 0.2:0.4
件的差,事件的逆。 (A,B)
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3.概率论
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3.概率论
概率事件:
m fn (A) n
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3.概率论
条件概率:假设A与B是某个随机试验的两个事件,如果 在事件B发生的条件下考虑A发生的概率,就称它为事件 A的概率条件,记为P(A/B)。
S=(1,2,3,4,5,6,7)
A:取3的倍数
B:取偶数 A在B发生的条件下,发生的概率
B:发生了,2,4,6
A:从2,4,6中取3的倍数的概率是1/3
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3.概率论
S=(1,2,3,4,5,6,7)
A:取3的倍数 P(A)=2/7
B:取偶数 P(B)=3/7
D:是3的倍数,又是偶数:p(D)=1/7
P(A/B)=1/3
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3.概率论
扎德把取值范围由{0,1}推广[0,1]。
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4.模糊理论
{1,2,3,4,5} {0.2,0.4,0.6,0.8,1}
u(t)?
+仅仅是一个分隔符号(UA(un)=0,可以省略)
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4.模糊理论

人工智能的数学基础

人工智能的数学基础

2.3 复合函数求导
Sigmod函数导数
2.4 高阶导数
2.4 高阶导数
2.4 高阶导数
三、多元函数求导
三、多元函数求导 3.1 多元函数概念 3.2 偏导数 3.3 方向导数 3.4 梯度
3.1 多元函数概念
3.2 偏导数
定义
3.2 偏导数
3.2 偏导数
设f (x, y) x y x2 y2 ,求fx(3,4), f y(0,5)
l 0
依定义,函数 f ( x, y)在点 P 沿着 x轴正向 i {1,0} 、y 轴
正向 j {0,1}的方向导数分别为 f x, f y ;
沿着 x轴负向、 y 轴负向的方向导数是
f
x
,
f
y
.
3.3 方向导数
定理 如果函数z f ( x, y)在点 P( x, y)是可微分的,
那末函数在该点沿任意方向 l 的方向导数都存在,且
0
是否存在?
3.3 方向导数
定义 函数的增量 f ( x x, y y) f ( x, y) 与
PP 两点间的距离 (x)2 (y)2 之比值,
当 P 沿着 l 趋于 P 时,如果此比的极限存在,
则称这极限为函数在点P 沿方向 l 的方向导数.
记为f lim f ( x x, y y) f ( x, y) .
y
••
x
为 ,并设 P( x x, y y) o
x
为 l 上的另一点且 P U( p).
3.3 方向导数
| PP | (x)2 (y)2 ,
且 z f ( x x, y y) f ( x, y),
考虑 z ,
当 P沿着 l 趋于P时,

人工智能的数学基础153

人工智能的数学基础153

PPT•文谓档演向模板逻辑是在命题逻辑基础上发展起来的,命题逻辑可看作人工是智谓能的词数逻学基辑础的153一种特殊形式
命题逻辑与谓词逻辑-命题(1)
v 什么是命题? v 命题是具有真假意义的语句 v 命题代表人们进行思维时的一种判断,或者是肯定,或者是否定,只有
这两种情况 v 例子: v 北京是中华人民共和国的首都。 v 3≤5。 v 太阳从西边升起。 v 我今天吃的很饱。 v 多么美丽的祖国。 v 我吃的很饱是一个命题。 v 表示形式用P描述
PPT文档演模板
人工智能的数学基础153
•人工智能的数学基础(1)
•命题逻辑与谓词逻辑
•命题
•谓词
•谓词公式
•谓词公式的一些特性
•多值逻辑(扩展)
•概率论
PPT文档演模板
•随机现象
•样本空间与随机事件
•事件的概率
•条件概率
人工智能的数学基础153
命题逻辑与谓词逻辑
•命题逻辑与谓词逻辑
•命题 •谓词 •谓词公式 •谓词公式的解释 •谓词公式的永真性、可满足性、不可满足性 •谓词公式的等价性与用真蕴含
征反映出来,也不能把不解决同相同事特物征的间问题的, 共同特 征表述出来。 v 例如: v 老李是小李的父亲 v 李白是诗人,杜甫也是诗人。
PPT文档演模板
人工智能的数学基础153
命题逻辑与谓词逻辑-谓词
•谓名词
•函数名称
•谓词
•个体
•参变量
•个体表某个独立存在的事物或者某个抽象的概念 PPT文档演模板 •谓名词用于刻画个体的性质、状态或个体间的关系 人工智能的数学基础153
❖非 ❖ 合取 ❖ 析取 ❖ 条件或者蕴含,p→q ❖ 双条件:当且仅当

第3课人工智能技术基础课件(共18张PPT)八下信息科技浙教版(2023)

第3课人工智能技术基础课件(共18张PPT)八下信息科技浙教版(2023)
三、算力
三、算力
数据、算法、算力,构成人工智能的三大技术基础,相互影响,相互促进,缺一不可。随着三大关键技术的不断升级,未来,人工智能将为人类创造出更多可能。
随堂练习
1.上网查找资料,对比现在的人工智能芯片和“深蓝”计算机的算力大小。*2.请列举身边的人工智能应用或产品,并探索它所涉及三大技术基础的具体情况。
一、数据
二、算法
算法是人工智能的核心,实现了从数据中发现规律、预测结果和决策的过程。想让计算机学会像人一样感知、思考和行动,具有类似人的智能,就要建立合适的算法。1997年5月,计算机“深蓝”以2:1的成绩战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,轰动一时。2016年3月,“阿尔法围棋”与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战,最终“阿尔法围棋”以4:1的总分获胜。
一、数据
数据是人工智能的基础,有了足够的数据,人工智能就能不断学习和提高。例如城市的智慧交通管理系统,可以实现对交通流量的预测,交通网络的控制,密集车流的疏导,如同交通领域的“大脑”。马路上安装的自动采集数据的设备,每时每刻都在记录人、车的通行数据,依据这些数据建立数据模型,实时分析城市交通流量,调整红绿灯间隔,缩短车辆等待时间,提升城市道路的通行效率。
同学们再见!
授课老师:课件创作组
时间:2024年9月1日
二、算法
知识链接
穷举搜索算法 穷举搜索算法是一种通过枚举所有可能的情况来寻找最优解的方法。
三、算力
计算机的计算能力即算力。算力的大小代表着数据处理能力的强ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ,是人工智能发展的动力。一直以来,中央处理器(CPU)的运算速度是衡量计算机性能的重要指标之一。我国在超级计算机方面发展迅速,自主研制的天河一、二号,太湖·神威之光的性能位居世界超算前列,成为继美国、日本之后第三个能独立设计和研制超级计算机的国家。

人工智能的数学基础PPT第4章条件概率与贝叶斯

人工智能的数学基础PPT第4章条件概率与贝叶斯
E(g(x) h(X )) E(g(x)) E(h(X ))
样本统计量
E( X E( X ))2 随机变量的概率方差,即“总体方差” D(X ) Var(X )
N
D( X ) (xi E( X ))2 f (xi ) i 1
离散型
D(X )
(x
E(X
)) 2
f
(x)dx
连续型
D( X ) E( X 2 2XE( X ) (E( X ))2 )
随机试验
结果的不确定性是随机试验的显著特征
(1)相同条件下,试验可重复进行; (2)试验结果可能不止一个,但所有可能的结果事先已知; (3)每次试验结果是所有可能结果中的一个,但事先不可预知。
若进一步限定多次试验相互独立,且结果只有发生和不发生两种情况,此类 随机试验,称作“伯努利试验”。
训练数据放回式重采样是随机试验
[c d] a c
d b
随机事件 c X d
d
P(c X d ) c f (x)dx
f (x) 0
b
a f (x)dx 1
f (x) 概率密度函数
x
P( X x) f (x)dx
分布函数
F ( x)
d
P(c X d ) c f (x)dx
cd
P(X c) P(X d) 0
称作事件B独立于条件事件A
P(A) P(A | B)
P( A | B) P( A, B) P(B)
P(A, B) P(A)P(B)
P(B | A) P( A, B) P(B) P( A)
P(B) P(B | A)
条件概率
P( A, B) P( A)P(B); P(B,C) P(B)P(C); P( A,C) P( A)P(C); P( A, B,C) P( A)P(B)P(C)

人工智能数学基础知识

人工智能数学基础知识

人工智能数学基础知识数学是打开科学大门的钥匙。

——培根数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法,也是理解复杂算法的必备要素。

今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解人工智能,首先要掌握必备的数学基础知识,具体来说包括:线性代数:如何将研究对象形式化?概率论:如何描述统计规律?数理统计:如何以小见大?最优化理论:如何找到最优解?信息论:如何定量度量不确定性?形式逻辑:如何实现抽象推理?01 线性代数:如何将研究对象形式化事实上,线性代数不仅仅是人工智能的基础,更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。

从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。

而在向量和矩阵背后,线性代数的核心意义在于提供了⼀种看待世界的抽象视角:万事万物都可以被抽象成某些特征的组合,并在由预置规则定义的框架之下以静态和动态的方式加以观察。

着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式来看,线性代数要点如下:线性代数的本质在于将具体事物抽象为数学对象,并描述其静态和动态的特性;向量的实质是n 维线性空间中的静止点;线性变换描述了向量或者作为参考系的坐标系的变化,可以用矩阵表示;矩阵的特征值和特征向量描述了变化的速度与方向。

总之,线性代数之于人工智能如同加法之于高等数学,是一个基础的工具集。

02 概率论:如何描述统计规律?除了线性代数之外,概率论也是人工智能研究中必备的数学基础。

随着连接主义学派的兴起,概率统计已经取代了数理逻辑,成为人工智能研究的主流工具。

在数据爆炸式增长和计算力指数化增强的今天,概率论已经在机器学习中扮演了核心角色。

同线性代数一样,概率论也代表了一种看待世界的方式,其关注的焦点是无处不在的可能性。

频率学派认为先验分布是固定的,模型参数要靠最大似然估计计算;贝叶斯学派认为先验分布是随机的,模型参数要靠后验概率最大化计算;正态分布是最重要的一种随机变量的分布。

03 数理统计:如何以小见大?在人工智能的研究中,数理统计同样不可或缺。

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则称这些指派为公式P在D上的一个解释。
2.1.4 谓词公式的解释(3)
例2.1 设D={1,2},求公式 A ( x )( y )P (x ,y )在 D上的一个解释及在该解释下的真值。
解:在A中没有个体常量和函数,所以直接为谓词指派真值。 设为
解释1:P(1,1)=T,P(1,2)=F,P(2,1)=T,P(2,2)=F 当x=1时,y=1为T; 当x=2时,y=1为T; y1,则 AT
P=”老李是小李的父亲”。
看不出老李和小李的关系。
P=”李白是诗人”,Q=”杜甫也是诗人”。
无法形式地表示出二者的共同特点(都是诗人)。 P=“每个人都是要死的”。
Q=“孔子是人”。 R=“孔子是要死的”。 写成命题形式:P∧Q→R(R是P, Q的逻辑结论?)
2.1.2 谓词(1)
1. 一个谓词分为谓词名与个体两个部分。 谓词名刻画个体的性质、状态或个体间的关系。 个体表示独立存在的事物或者概念。
人工智能数学基础
第二章 人工智能的数学基础
2.1 命题逻辑与谓词逻辑 2.2 多值逻辑 2.3 概率论 2.4 模糊理论
AI中的逻辑
可划分为两大类: 经典逻辑 命题逻辑和一阶谓词逻辑。 特点:二值 非经典逻辑 三值逻辑、多值逻辑、模糊逻辑、模态 逻辑、时态逻辑等等。
非经典逻辑
与经典逻辑平行的逻辑:多值、模糊逻辑 一些定理不成立,有新概念、新定理。
2.1.2 谓词(3)
4. 当谓词中的所有变元都用特定个体取代时,谓词就具 有一个确定的真值:T或者F。 谓词中包含的个体数目称为谓词的元数。
例如:P(x)是一元谓词,P(x,y)是二元谓词,P(x1, x2,…,xn)是n 元谓词。 在谓词P(x1, x2,…,xn)中,若xi (i=1,…,n)都是个体常量、 变元或者函数,则称为1阶谓词。若xi本身是一阶谓词, 则P称为2阶谓词。余者类推,…
5. 个体变元的取值范围称为个体域。 6. 谓词与函数不同。
谓词是从个体到真值的映射。 函数是从个体到个体的映射。 7. 个体常量、变元、函数统称为“项”。
2.1.3 谓词公式(1)
1. 连接词 非:¬;析取:∨;合取:∧;蕴含:→; 等价: , ; 谓词逻辑真值表
PQ TT
¬P P∨Q
F
T
P∧Q T
对经典逻辑的扩充:模态、时态逻辑 一般承认经典逻辑的定理。一是扩充
语言;二是扩充定理。 例如:模态逻辑增加了L(是必然的)算子和 M(是可能的)算子。
2.1 命题逻辑与谓词逻辑
2.1.1 命题 定义2.1:命题是具有真假意义的语句。
在命题逻辑中命题通常用大写英文字母表示。 命题逻辑无法把客观事物的结构及逻辑特征反映出来,也不能把 不同事物间的共同特征表述出来。 例如:
2.1.4 谓词公式的解释(2)
定义2.3 设D为谓词公式P的个体域,对P中个体 常量、函数和谓词按如下规定赋值:
(1) 为每个个体常量指派D中一个元素; (2) 为每个n元函数指派一个Dn→D的映射,
Dn={(x1,…,xn)|x1,…,xn∈D}
(3) 为每个n元谓词指派一个Dn→{F,T}的映射。
解释2:P(1,1)=T,P(1,2)=T,P(2,1)=F,P(2,2)=F 当x=1时,y=1,2为T; 当x=2时,y=1,2为F;因此不存在y,则A=F
2.1.4 谓词公式的解释(4)
例2.2 D={1,2}, B ( x ) ( P ( x ) Q ( f ( x ) , b ) ) 解: 解释:
P→Q T
TF F
T
F
F
FT T
T
F
T
FF T
F
F
T
PQ T F F T
2.1.3 谓词公式(2)
2. 量词
全称量词 x ;存在量词 x
例如:
P(x)表示x是正数;F(x,y)表示x与y是朋友。 (x)P(x) 表示个体域中任何x都是正数。 ( x)( y)F (x,y) 表示对于个体域中任何x,都存在y, x与y是朋友。 ( x)( y)F (x,y) 表示在个体域中存在x,与个体域中 任何个体y都是朋友。
例如: Teacher(zhang),Greater(5,3)
谓词的一般形式
P (x1, x2,…,xn)
其中,P是谓词名,x1, x2,…,xn是个体。谓词名通常用大写的英文
字母表示,个体通常用小写的英文字母表示。
2.1.2 谓词(2)
2. 个体可以是常量、变元或者函数。 例如:
Less(x,5),x是一个变元。 Teacher(father(wang)),其中father(wang)是一 个函数。 3.谓词的语义由人指定。 例如: S(x),可以表示x是一个人;也可以表示x是一 朵花。
都是合式公式; (5) 运用有限步上述规则得到的公式是合式公式。
2.1.3 谓词公式(4)
辖域:位于量词后面的单个谓词或者用括弧括起来的合式公式称 为量词的辖域。 辖域内与量词中同名的变元称为约束变元,不受约束的变元称为 自由变元。
例如: ( x)(P (x,y) Q (x,y)) R (x,y)
b=1, f(1)=2, f(2)=1, P(1)=F, P(2)=T, Q(1,1)=T, Q(2,1)=F, Q(*,2)不可能。 当x=1时,P(x)=F,公式真值为T; 当x=2时,P(x)=T,Q(f(x),b)=T,公式真值为T; 所以在此解释下,B=T。
x 的 辖 域
更名:变元名称无关紧要。 注意:对量词辖域内的变元更名时,必须把同名的约束变元都统一
改成相同名字,且不能与辖域内自由变元同名。辖域内自由变元 也不能改为与约束变元同名。
例如: ( x ) P ( x ,y ) ( z ) P ( z ,t )
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2.1.4 谓词公式的解释(1)
在命题逻辑中对各命题变元的一次真值 指派称为命题公式的一个解释。 对于谓词逻辑: 首先考虑个体常量和函数在个体域中的 取值,然后为谓词分别指派真值。由于 存在多种组合情况,所以一个谓词公式 的解释可能有多个。对每一个解释,谓 词公式都可求出一个真值。
2.1.3 谓词公式(3)
3. 谓词公式 定义2.2 按下述规则得到的合式公式: (1) 单个谓词是合式公式,称为原子公式; (2) 若A是合式公式,则 A 也是合式公式; (3) 若A,B是合式公式,则 A B ,A B ,A B ,A B
都是合式公式; (4) 若A是合式公式,x是任一个体变元,则 (x)A,(x)A
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