湘潭大学 人工智能课件 机器学习
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湘潭大学 人工智能课件 知识表示方法 part3
语义网络法
❖ 二元关系：二元语义网络表示
✓ 例如： 我椅子的颜色是咖啡色的； 椅子包套是皮革； 椅子是一种家具； 座位是椅子的一部分； 椅子的所有者是X X是个人
语义网络法
PERSON
ISA X
FURNITURE ISA
CHAIR ISA PART ISA
OWNER MY CHAIR COLOR COVERING
例如：用语义网络表示“书不在桌子上”
¬Located-on
书
桌子
语义网络法
❖ 连接词和量词的表示 ✓ 否定的表示： 一般语义关系的否定：可通过引进“非”节点来表 例如： 用语义网络表示 “小王没有给小林一本书”
小王
Giver
一本书 Gift
给
Receiver
小林
非
语义网络法
❖ 连接词和量词的表示
❖ 语义网络的简单例子
例如：用于一网络表示“鸵鸟是一种鸟”
是一种
鸵鸟
鸟
❖ 语义网络的表示能力
✓ 事实的表示：
颜色
雪
白
例如：“雪的颜色是白的”
✓ 规则的表示：
例如：“规则R：如果 A 则B” A
R
B
语义网络法
❖ 语义网络的基本语义关系
✓ （1）类属关系
类属关系体现的是“具体与抽象”的概念，通常指 具有共同属性的不同事物之间的实例关系、成员关 系或分类关系。
湘潭大学 人工智能课件 知识表示方法 part3
内容提要
第二章：知识表示与推理
一、知识表示方法 二、确定性推理
内容提要
第二章：知识表示与推理 一、知识表示方法
1.状态空间法 2.问题归约法 3.谓词逻辑法 4.语义网络法
2024版人工智能教学PPT课件
应用
二分类问题，如垃圾邮件识别、疾病预 测等。
监督学习算法
原理
寻找一个超平面，使得正负样本间隔最大化。
应用
分类和回归问题，如图像识别、文本分类等。
非监督学习算法
原理
将数据划分为K个簇，使得簇内距离最小，簇间距离最大。
应用
客户细分、图像压缩等。
非监督学习算法
原理
通过计算数据点之间的距离，将数据逐层进行聚合。
三维重建与虚拟现实应用 展示三维重建与虚拟现实技术在游戏娱乐、教育 培训、工业设计等领域的应用案例。
06
语音识别与合成技术及应 用
语音信号处理基础
语音信号的特性
时域特性、频域特性、倒谱特性等
语音信号的预处理
预加重、分帧、加窗等
语音信号的数字化
采样、量化、编码等
语音识别技术原理及实现方法
语音识别基本原理
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪技术在视频监控、智能交通、无人机 等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实技术
1 2 3
三维重建方法 介绍基于多视几何的三维重建方法和基于深度学 习的三维重建方法，如SFM、MVS、深度学习 三维重建网络等。
虚拟现实技术 阐述虚拟现实技术的原理和实现方式，包括头戴 式显示设备、3D建模和渲染技术、空间定位技 术等。
产业生态
包括科研机构、高校、企业等 组成的产业生态，共同推动人
工智能技术的发展和应用。
02
机器学习原理及算法
监督学习算法
原理
通过最小化预测值与真实值之间的 均方误差，求解最优参数。
应用
预测连续型数值，如房价、销售额 等。
监督学习算法
原理
通过Sigmoid函数将线性回归结果映 射到[0,1]区间，表示概率。
二分类问题，如垃圾邮件识别、疾病预 测等。
监督学习算法
原理
寻找一个超平面，使得正负样本间隔最大化。
应用
分类和回归问题，如图像识别、文本分类等。
非监督学习算法
原理
将数据划分为K个簇，使得簇内距离最小，簇间距离最大。
应用
客户细分、图像压缩等。
非监督学习算法
原理
通过计算数据点之间的距离，将数据逐层进行聚合。
三维重建与虚拟现实应用 展示三维重建与虚拟现实技术在游戏娱乐、教育 培训、工业设计等领域的应用案例。
06
语音识别与合成技术及应 用
语音信号处理基础
语音信号的特性
时域特性、频域特性、倒谱特性等
语音信号的预处理
预加重、分帧、加窗等
语音信号的数字化
采样、量化、编码等
语音识别技术原理及实现方法
语音识别基本原理
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪技术在视频监控、智能交通、无人机 等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实技术
1 2 3
三维重建方法 介绍基于多视几何的三维重建方法和基于深度学 习的三维重建方法，如SFM、MVS、深度学习 三维重建网络等。
虚拟现实技术 阐述虚拟现实技术的原理和实现方式，包括头戴 式显示设备、3D建模和渲染技术、空间定位技 术等。
产业生态
包括科研机构、高校、企业等 组成的产业生态，共同推动人
工智能技术的发展和应用。
02
机器学习原理及算法
监督学习算法
原理
通过最小化预测值与真实值之间的 均方误差，求解最优参数。
应用
预测连续型数值，如房价、销售额 等。
监督学习算法
原理
通过Sigmoid函数将线性回归结果映 射到[0,1]区间，表示概率。
湘潭大学 人工智能课件 模糊系统 Part1
R V×W
R 记为：V W
对于V×W中的元素(v,w)，若(v,w)∈R，则称v与w有 关系R；
若(v,w) R，则称v与w没有关系R。
模糊关系的定义
例子： V×W上的关系
设：V={1班，2班，3班}，W={男队，女队} 则V×W中有6个元素，即 V×W = { (1班，男队)，(2班，男队)，(3班，男队)， (1班，女队)，(2班，女队)，(3班，女队) } 其中，每个元素是一代表队。 假设要进行一种双方对垒的循环赛，则每一个赛局 都是V×W中的一个子集，它构成了V×W上的一 个关系。
A = {0, 0, 0.1, 0.6, 1} B = {1, 0.5, 0.01, 0, 0}
其中：
μA(1)=0, μA(2)=0 , μA(3)=0.1 , μA(4)=0.6 , μA(5)=1 μB(1)=1, μB(2)=0.5 , μB(3)=0.01 , μB(4)=0, μB(5)=0
求A∩B， A∪B和¬ A
A∩B = (0.3∧0.6)/u1+(0.8∧0.4)/u2+(0.6∧0.7)/u3 = 0.3/u1+0.4/u2+0.6/u3
A∪B = (0.3∨0.6)/u1+(0.8∨0.4)/u2+(0.6∨0.7)/u3
= 0.6/u1+0.8/u2+0.7/u3 ¬ A = (1-0.3)/u1+(1-0.8)/u2+(1-0.6)/u3 = 0.7/u1+0.2/u2+0.4/u3
模糊集合上的运算定律
幂等律
交换律 结合律
A A A, A A A
A B B A, A B B A
R 记为：V W
对于V×W中的元素(v,w)，若(v,w)∈R，则称v与w有 关系R；
若(v,w) R，则称v与w没有关系R。
模糊关系的定义
例子： V×W上的关系
设：V={1班，2班，3班}，W={男队，女队} 则V×W中有6个元素，即 V×W = { (1班，男队)，(2班，男队)，(3班，男队)， (1班，女队)，(2班，女队)，(3班，女队) } 其中，每个元素是一代表队。 假设要进行一种双方对垒的循环赛，则每一个赛局 都是V×W中的一个子集，它构成了V×W上的一 个关系。
A = {0, 0, 0.1, 0.6, 1} B = {1, 0.5, 0.01, 0, 0}
其中：
μA(1)=0, μA(2)=0 , μA(3)=0.1 , μA(4)=0.6 , μA(5)=1 μB(1)=1, μB(2)=0.5 , μB(3)=0.01 , μB(4)=0, μB(5)=0
求A∩B， A∪B和¬ A
A∩B = (0.3∧0.6)/u1+(0.8∧0.4)/u2+(0.6∧0.7)/u3 = 0.3/u1+0.4/u2+0.6/u3
A∪B = (0.3∨0.6)/u1+(0.8∨0.4)/u2+(0.6∨0.7)/u3
= 0.6/u1+0.8/u2+0.7/u3 ¬ A = (1-0.3)/u1+(1-0.8)/u2+(1-0.6)/u3 = 0.7/u1+0.2/u2+0.4/u3
模糊集合上的运算定律
幂等律
交换律 结合律
A A A, A A A
A B B A, A B B A
人工智能机器学习课件
20世纪80年代，机器学习成为了一个独立的学科领域， 并出现了许多经典的机器学习算法，如决策树、支持 向量机、朴素贝叶斯等。
进入21世纪后，随着大数据和深度学习技术的快速发 展，机器学习得到了广泛的应用和推广，成为了人工
智能领域最热门的研究方向之一。
机器学习的应用领域
计算机视觉
自然语言处理
数据挖掘
医学诊断
机器学习在计算机视觉领域有 着广泛的应用，如图像分类、 目标检测、人脸识别等。
机器学习也被广泛应用于自然 语言处理领域，如机器翻译、 情感分析、智能问答等。
机器学习可以帮助企业从海量 数据中挖掘出有价值的信息， 如用户行为分析、市场趋势预 测等。
机器学习在医学领域也得到了 广泛的应用，如疾病预测、医 学影像分析等。此外，机器学 习还可以应用于金融风控、智 能推荐、农业智能化等领域。
模型鲁棒性
模型对输入数据的微小变化应具有一定的稳定性， 以保证泛化能力。
迁移学习能力
将在一个任务上学到的知识迁移到其他相关任务 上的能力，有助于提高模型泛化性。
计算资源与效率问题
计算资源需求
深度学习模型通常需要大量的计算资源，包括高性能计算机、 GPU和TPU等。
模型训练时间
大型模型训练时间长，需要优化算法和分布式计算等技术来提高效 率。
详细讲解协同过滤、内容推荐、 混合推荐等推荐算法的原理和实
现。
实例分析
阐述用户画像的构建方法和精准 营销的策略，包括用户分群、个
性化推荐等。
用户画像与精准营销
介绍推荐系统的评估指标和优化方 法，如准确率、召回率、F1值等， 以及A/B测试等实验设计方法。
推荐系统评估与优化
通过具体案例，如电商推荐系统、 广告投放系统等，展示机器学习在 推荐系统与精准营销领域的实践应 用。
进入21世纪后，随着大数据和深度学习技术的快速发 展，机器学习得到了广泛的应用和推广，成为了人工
智能领域最热门的研究方向之一。
机器学习的应用领域
计算机视觉
自然语言处理
数据挖掘
医学诊断
机器学习在计算机视觉领域有 着广泛的应用，如图像分类、 目标检测、人脸识别等。
机器学习也被广泛应用于自然 语言处理领域，如机器翻译、 情感分析、智能问答等。
机器学习可以帮助企业从海量 数据中挖掘出有价值的信息， 如用户行为分析、市场趋势预 测等。
机器学习在医学领域也得到了 广泛的应用，如疾病预测、医 学影像分析等。此外，机器学 习还可以应用于金融风控、智 能推荐、农业智能化等领域。
模型鲁棒性
模型对输入数据的微小变化应具有一定的稳定性， 以保证泛化能力。
迁移学习能力
将在一个任务上学到的知识迁移到其他相关任务 上的能力，有助于提高模型泛化性。
计算资源与效率问题
计算资源需求
深度学习模型通常需要大量的计算资源，包括高性能计算机、 GPU和TPU等。
模型训练时间
大型模型训练时间长，需要优化算法和分布式计算等技术来提高效 率。
详细讲解协同过滤、内容推荐、 混合推荐等推荐算法的原理和实
现。
实例分析
阐述用户画像的构建方法和精准 营销的策略，包括用户分群、个
性化推荐等。
用户画像与精准营销
介绍推荐系统的评估指标和优化方 法，如准确率、召回率、F1值等， 以及A/B测试等实验设计方法。
推荐系统评估与优化
通过具体案例，如电商推荐系统、 广告投放系统等，展示机器学习在 推荐系统与精准营销领域的实践应 用。
湘潭大学 人工智能课件 确定性推理 part4
Artificial Intelligence (AI)
人工智能
第二章：知识 表示与推理
内容提要
第二章：知识表示与推理
二、确定性推理
1.推理的基本概念
2.搜索策略 3.自然演绎推理 4.消解演绎推理 5.基于规则的演绎推理
搜索策略
搜索策略
搜索的基本概念 状态空间的搜索策略 与/或树的搜索策略 搜索的完备性与效率
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程
(5) 如果节点n不是终止节点，但可扩展，则： ①扩展节点n，生成n的所有子节点；
②把这些子节点都放入OPEN表中，并为每一个子 节点设置指向父节点n的指针；
③计算这些子节点及其先辈节点的h值；
④转第(2)步。
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程
与/或树的搜索策略
与/或树的搜索策略
与/或树的一般搜索过程 与/或树的广度优先搜索 与/或树的深度优先搜索 与/或树的启发式搜索
博弈树的启发式搜索
α-β剪枝技术
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程实际上是一种利用搜 索过程所得到的启发性信息寻找最优解树的过 程。 算法的每一步都试图找到一个最有希望成为最 优解树的子树。 最优解树是指代价最小的那棵解树。 它涉及到解树的代价与希望树。
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程
(4)如果节点n为终止节点，则： ①标记节点n为可解节点；
②在T上应用可解标记过程，对n的先辈节点中的所 有可解解节点进行标记；
③如果初始解节点S0能够被标记为可解节点，则T就 是最优解树，成功退出； ④否则，从OPEN表中删去具有可解先辈的所有节点。 ⑤转第(2)步。
人工智能
第二章：知识 表示与推理
内容提要
第二章：知识表示与推理
二、确定性推理
1.推理的基本概念
2.搜索策略 3.自然演绎推理 4.消解演绎推理 5.基于规则的演绎推理
搜索策略
搜索策略
搜索的基本概念 状态空间的搜索策略 与/或树的搜索策略 搜索的完备性与效率
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程
(5) 如果节点n不是终止节点，但可扩展，则： ①扩展节点n，生成n的所有子节点；
②把这些子节点都放入OPEN表中，并为每一个子 节点设置指向父节点n的指针；
③计算这些子节点及其先辈节点的h值；
④转第(2)步。
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程
与/或树的搜索策略
与/或树的搜索策略
与/或树的一般搜索过程 与/或树的广度优先搜索 与/或树的深度优先搜索 与/或树的启发式搜索
博弈树的启发式搜索
α-β剪枝技术
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程实际上是一种利用搜 索过程所得到的启发性信息寻找最优解树的过 程。 算法的每一步都试图找到一个最有希望成为最 优解树的子树。 最优解树是指代价最小的那棵解树。 它涉及到解树的代价与希望树。
与/或树的启发式搜索
与/或树的启发式搜索过程
(4)如果节点n为终止节点，则： ①标记节点n为可解节点；
②在T上应用可解标记过程，对n的先辈节点中的所 有可解解节点进行标记；
③如果初始解节点S0能够被标记为可解节点，则T就 是最优解树，成功退出； ④否则，从OPEN表中删去具有可解先辈的所有节点。 ⑤转第(2)步。
湘潭大学 人工智能课件 确定性推理 part2
传送时，总是选择其中代价最小的节点。也就是说， OPEN表中的节点在任一时刻都是按其代价从小到大排 序的。代价小的节点排在前面，代价大的节点排在后 面，而不管节点在代价树中处于什么位置上。 如果问题有解，代价树的广度优先搜索一定可以求得 解，并且求出的是最优解。
该算法应用的条件：该算法是针对代价树的算法。
为了采用该算法对图进行搜索，必须先将图转换为代 价树。
代价树的广度优先搜索
代价树的广度优先搜索算法流程：
• • • • (1) 把初始节点S放入OPEN表中，置S的代价g(S)=0； (2) 如果OPEN表为空，则问题无解 ，失败退出； (3) 把OPEN表的第一个节点取出放入CLOSED表，并记该节 点为n； (4) 考察节点n是否为目标。若是，则找到了问题的解，成功 退出； (5) 若节点n不可扩展，则转第(2)步；否则转第(6)步； (6)扩展节点n，为每一个子节点都配置指向父节点的指针， 计算各子节点的代价，并将各子节点放入OPEN表中。并根 据各子结点的代价对OPEN表中的全部结点按由小到大的顺 序排序。然后转第(2)步。
Artificial Intelligence (AI)
人工智能
第二章：知识 表示与推理
内容提要
第二章：知识表示与推理
二、确定性推理
1.推理的基本概念
2.搜索策略 3.自然演绎推理 4.消解演绎推理 5.基于规则的演绎推理
搜索策略
搜索策略
搜索的基本概念 状态空间的搜索策略 与/或树的搜索策略 搜索的完备性与效率
有界深度优先搜索
八数码难题：dm=4
有界深度优先搜索
有界深度优先搜索：
问题：如果问题有解，且其路径长度≤ dm ，则 上述搜索过程一定能求得解。但是，若解的路 径长度> dm,则上述搜索过程就得不到解。这说 明在有界深度优先搜索中，深度界限的选择是 很重要的。 要恰当地给出 dm的值是比较困难的。即使能求 出解，它也不一定是最优解。
该算法应用的条件：该算法是针对代价树的算法。
为了采用该算法对图进行搜索，必须先将图转换为代 价树。
代价树的广度优先搜索
代价树的广度优先搜索算法流程：
• • • • (1) 把初始节点S放入OPEN表中，置S的代价g(S)=0； (2) 如果OPEN表为空，则问题无解 ，失败退出； (3) 把OPEN表的第一个节点取出放入CLOSED表，并记该节 点为n； (4) 考察节点n是否为目标。若是，则找到了问题的解，成功 退出； (5) 若节点n不可扩展，则转第(2)步；否则转第(6)步； (6)扩展节点n，为每一个子节点都配置指向父节点的指针， 计算各子节点的代价，并将各子节点放入OPEN表中。并根 据各子结点的代价对OPEN表中的全部结点按由小到大的顺 序排序。然后转第(2)步。
Artificial Intelligence (AI)
人工智能
第二章：知识 表示与推理
内容提要
第二章：知识表示与推理
二、确定性推理
1.推理的基本概念
2.搜索策略 3.自然演绎推理 4.消解演绎推理 5.基于规则的演绎推理
搜索策略
搜索策略
搜索的基本概念 状态空间的搜索策略 与/或树的搜索策略 搜索的完备性与效率
有界深度优先搜索
八数码难题：dm=4
有界深度优先搜索
有界深度优先搜索：
问题：如果问题有解，且其路径长度≤ dm ，则 上述搜索过程一定能求得解。但是，若解的路 径长度> dm,则上述搜索过程就得不到解。这说 明在有界深度优先搜索中，深度界限的选择是 很重要的。 要恰当地给出 dm的值是比较困难的。即使能求 出解，它也不一定是最优解。
[课件]湘潭大学 人工智能 神经网络系统PPT
![[课件]湘潭大学 人工智能 神经网络系统PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/0c8f0ef6360cba1aa911da27.png)
轴突：输出信号
突触：与另一个神经元相联系的特殊部位
神经网络
生物神经网络
神经元的基本工作机制（简化）：
一个神经元有两种状态：兴奋和抑制； 平时处于抑制状态的神经元，其树突和胞体接收其他 神经元由突触传来的兴奋电位，多个输入在神经元中 以代数和的方式叠加； 如果输入兴奋电位总量超过某个阈值，神经元会被激 发进入兴奋状态，发出输出脉冲，并由突触传递给其 他神经元。 神经元被触发后进入不应期，在不应期不能被触发， 然后阈值逐渐下降，恢复兴奋性。
进化计算：是一种对人类智能的演化模拟方法，它
是通过对生物遗传和演化过程的认识，用进化算法去 模拟人类智能的进化规律的。
模糊计算：是一种对人类智能的逻辑模拟方法，它
是通过对人类处理模糊现象的认知能力的认识，用模 糊逻辑去模拟人类的智能行为的。
神经网络
人工神经网络（ ANN）是反映人脑结构及功能的 一种抽象数学模型，是由大量神经元节点互连而 成的复杂网络，用以模拟人类进行知识的表示与 存储以及利用知识进行推理的行为。
适应与集成：自适应和信息融合能力；
硬件实现：快速和大规模处理能力。
神经网络
生物神经系统是人工神经网络的基础。人工神经网络是对人脑神经 系统的简化、抽象和模拟，具有人脑功能的许多基本特征。
1. 生物神经系统简介
2. 人工神经网络简介
神经网络
生物神经网络
神经元结构包括四个部分：
胞体：神经细胞的本体，维持细胞生存功能 树突：接收来自其他神经元的信号（输入）
简单地讲，它是一个数学模型，可以用电子线路 来实现，也可以用计算机程序来模 为： 物理结构，计算模拟，存储与操作，训练
人工神经网络的发展
湘潭大学 人工智能课件 机器学习共77页文档
40、人类法律，事物有规律，这是不 容忽视 的。— —爱献 生
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
湘潭大学 人工智能课件 机器学习
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
湘潭大学 人工智能课件 机器学习
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进
湘潭大学 人工智能课件 遗传算法
遗传算法
3. 遗传编码
二进制编码存在的主要缺点：汉明（Hamming） 悬崖。
例如，7和8的二进制数分别为0111和1000，当算法从7 改进到8时，就必须改变所有的位。
遗传算法
3. 遗传编码
(2) 格雷编码（Gray encoding） 格雷编码是对二进制编码进行变换后所得到的一 种编码方法。这种编码方法要求两个连续整数的编 码之间只能有一个码位不同，其余码位都是完全相 同的。它有效地解决了汉明悬崖问题
遗传算法
5. 基本遗传操作
① 比例选择 基本思想是：各个个体被选中的概率与其适应度 大小成正比。 常用的比例选择策略: 轮盘赌选择 繁殖池选择
遗传算法
5. 基本遗传操作
②轮盘赌选择 轮盘赌选择法又被称为转盘赌选择法或轮盘选择法。 在这种方法中，个体被选中的概率取决于该个体的相对 适应度。而相对适应度的定义为：
遗传算法
5. 基本遗传操作
①二进制交叉
二进制交叉（Binary Valued Crossover）是指 二进制编码情况下所采用的交叉操作，它主要包括 单点交叉、两点交叉、多点交叉和均匀交叉等方法。
遗传算法
单点交叉
5. 基本遗传操作 单点交叉也称简单交叉，它是先在两个父代个体的编码串中随 机设定一个交叉点，然后对这两个父代个体交叉点前面或后面部 分的基因进行交换，并生成子代中的两个新的个体。假设两个父 代的个体串分别是： X=x1 x2 … xk xk+1 … xn Y=y1 y2 … yk yk+1 … yn 随机选择第k位为交叉点，若采用对交叉点后面的基因进行 交换的方法，但点交叉是将X中的xk+1到xn部分与Y中的yk+1到yn 部分进行交叉，交叉后生成的两个新的个体是： X'= x1 x2 … xk yk+1 … yn Y'= y1 y2 … yk xk+1 … xn
湘潭大学 人工智能课件 模糊系统 Part2
模糊标记隶属度01模糊标记隶属度温度64c湿度22模糊计算的流程模糊计算的过程由于温度对低的隶属度为0而湿度对大的隶属度为0故控制规则表内条件包含低温度和大湿度的规则不被激活
Artificial Intelligence (AI)
人工智能
第五章：模糊 逻辑系统
内容提要
第五章：模糊逻辑系统
1. 模糊逻辑原理 2. 模糊集 3. 模糊关系 4. 模糊变换
0 0.4 0.6 1 0 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 Rm 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Rm
U V
( A (u ) B (v)) (1 A (u )) /(u, v)
5. 模糊推理
6. 模糊计算的流程
模糊变换
模糊变换
设A={μA(u1),μA(u2),…,μA(un)}是论域U上的模糊集，R 是U×V上的模糊关系，则
A°R = B
称为模糊变换。 例如：设A={0.2,0.5,0.3}
0.2 0.7 0.1 0 R 0 0.4 0.5 0.1 0.2 0.3 0.4 0.1
内容提要
第五章：模糊逻辑系统
1. 模糊逻辑原理 2. 模糊集 3. 模糊关系 4. 模糊变换
5. 模糊推理
6. 模糊计算的流程
模糊计算的流程
模糊计算
生活中经常能遇到这样的情况：要根据几个变量的输 入，以及一组自然语言表述的经验规则，来决定输出。 这就是一个模糊计算的过程。 如在灌溉问题中，要根据温度、湿度等变量决定灌溉 时间的多少。这个决定灌溉量的过程，需要依据一些 从以往的灌溉中得到的经验。这些经验往往来自领域 内专家，并且以规则的形式表述，例如：当温度高而 且湿度小的时候，灌溉时间为长。 模糊规则库、模糊化、推理方法和去模糊化
Artificial Intelligence (AI)
人工智能
第五章：模糊 逻辑系统
内容提要
第五章：模糊逻辑系统
1. 模糊逻辑原理 2. 模糊集 3. 模糊关系 4. 模糊变换
0 0.4 0.6 1 0 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 Rm 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Rm
U V
( A (u ) B (v)) (1 A (u )) /(u, v)
5. 模糊推理
6. 模糊计算的流程
模糊变换
模糊变换
设A={μA(u1),μA(u2),…,μA(un)}是论域U上的模糊集，R 是U×V上的模糊关系，则
A°R = B
称为模糊变换。 例如：设A={0.2,0.5,0.3}
0.2 0.7 0.1 0 R 0 0.4 0.5 0.1 0.2 0.3 0.4 0.1
内容提要
第五章：模糊逻辑系统
1. 模糊逻辑原理 2. 模糊集 3. 模糊关系 4. 模糊变换
5. 模糊推理
6. 模糊计算的流程
模糊计算的流程
模糊计算
生活中经常能遇到这样的情况：要根据几个变量的输 入，以及一组自然语言表述的经验规则，来决定输出。 这就是一个模糊计算的过程。 如在灌溉问题中，要根据温度、湿度等变量决定灌溉 时间的多少。这个决定灌溉量的过程，需要依据一些 从以往的灌溉中得到的经验。这些经验往往来自领域 内专家，并且以规则的形式表述，例如：当温度高而 且湿度小的时候，灌溉时间为长。 模糊规则库、模糊化、推理方法和去模糊化
湘潭大学 人工智能课件 知识表示方法 part2
谓词逻辑法
谓词
在n元谓词 P(x1,x2,…,xn)中，若每个个体均为常量、变 元或函数，则称它为一阶谓词。 如果某个个体本身又是一个一阶谓词，则称它为二阶 谓词，如此类推。 个体变元的取值范围称为个体域。个体域可以是有限 的，也可以是无限的。例如用I（x）表示“x是整数”， 则个体域为所有整数，是无限的。 谓词与函数不同，谓词的真值是“T”或“F”，而函 数的值是个体域中的一个个体，无真值可言。
谓词逻辑法
谓词公式
例2：用谓词逻辑描述右图中的房子的概念
个体 ：A , B 谓词 ： SUPPORT( x,y )：表示 x 被 y支撑着 WEDGE ( x )：表示 x 是楔形块 BRICK( y )：表示 y 是长方块 其中 x , y是个体变元，它们的个体域｛A,B｝ 房子的概念可以表示成一组合式谓词公式的合取式： SUPPORT(A,B) ∧WEDGE( A ) ∧BRICK( B )
谓词逻辑法
谓词
在谓词逻辑中，命题是用形如P(x1,x2,…,xn)的谓词来表 述的。一个谓词可分为谓词名与个体两个部分
个体： 是命题的主语，表示独立存在的事物或某个抽 象的概念
“x1,x2,…,xn”是个体，一般用小写字母表示
个体可以是个体常量、变元或函数
谓词名：表示个体的性质、状态或个体之间的关系
谓词逻辑法
置换与合一
置换 推理规则：用合式公式的集合产生新的合式公式
– 假元推理
W1 W1 W2
W2
– 全称化推理
(x) W(x) 任意常量A W(A)
寻找A对x的置 换，使W1(A) 与W1(x)一致
– 综合推理
W1(A) (x) [W1(x) W2(x)] W2(A)
湘潭大学 人工智能课件 确定性推理 part5
原子谓词公式及其否定统称为文字。
例如: P(x)、Q(x)、﹁ P(x)、 ﹁ Q(x)等都是文字。
任何文字的析取式称为子句。
例如，P(x)∨Q(x)，P(x，f(x))∨Q(x，g(x))都是子 句。
子句集及其化简
子句和子句集 不含任何文字的子句称为空子句。
由于空子句不含有任何文字，也就不能被任何解释 所满足，因此空子句是永假的，不可满足的。 空子句一般被记为NIL。
例如：
(1)如果下雨，则地上会湿 (2)没有下雨 (3)所有，地上不湿 事实上，如果向地上洒水，地上也是会湿的。这就 是使用了否定前件的推理，违反了经典逻辑的逻辑 规则。
自然演绎推理
自然演绎推理的例子
设已知如下事实：A, B, A→C, B∧C→D, D→Q 求证：Q为真。 证明：
子句集及其化简
Step 9：消去合取词，就得到子句集。 例如：消去合取词后，上式 (﹁P(x , f(x))∨Q(x , g(x)) ∧(﹁P(y , f(y))∨﹁R(y , g(y))) 就变为下述子句集
﹁P(x , f(x))∨Q(x , g(x)) ﹁P(y , f(y))∨﹁R(y , g(y))
由子句或空子句所构成的集合称为子句集。
在子句集中，子句之间是合取关系 子句集中的变元受全称量词的约束 任何谓词公式都可通过等价关系及推理规则化为相 应的子句集
子句集及其化简
把谓词公式化成子句集的步骤
Step 1： 利用等价关系消去“→”和“↔” 反复使用如下等价公式：
– P→Q ⇔﹁ P∨Q – P↔Q ⇔ (P∧Q)∨(﹁P∧﹁Q)
空子句是不可满足的。因此，一个子句集中如果包含有 空子句，则此子句集就一定是不可满足的。
例如: P(x)、Q(x)、﹁ P(x)、 ﹁ Q(x)等都是文字。
任何文字的析取式称为子句。
例如，P(x)∨Q(x)，P(x，f(x))∨Q(x，g(x))都是子 句。
子句集及其化简
子句和子句集 不含任何文字的子句称为空子句。
由于空子句不含有任何文字，也就不能被任何解释 所满足，因此空子句是永假的，不可满足的。 空子句一般被记为NIL。
例如：
(1)如果下雨，则地上会湿 (2)没有下雨 (3)所有，地上不湿 事实上，如果向地上洒水，地上也是会湿的。这就 是使用了否定前件的推理，违反了经典逻辑的逻辑 规则。
自然演绎推理
自然演绎推理的例子
设已知如下事实：A, B, A→C, B∧C→D, D→Q 求证：Q为真。 证明：
子句集及其化简
Step 9：消去合取词，就得到子句集。 例如：消去合取词后，上式 (﹁P(x , f(x))∨Q(x , g(x)) ∧(﹁P(y , f(y))∨﹁R(y , g(y))) 就变为下述子句集
﹁P(x , f(x))∨Q(x , g(x)) ﹁P(y , f(y))∨﹁R(y , g(y))
由子句或空子句所构成的集合称为子句集。
在子句集中，子句之间是合取关系 子句集中的变元受全称量词的约束 任何谓词公式都可通过等价关系及推理规则化为相 应的子句集
子句集及其化简
把谓词公式化成子句集的步骤
Step 1： 利用等价关系消去“→”和“↔” 反复使用如下等价公式：
– P→Q ⇔﹁ P∨Q – P↔Q ⇔ (P∧Q)∨(﹁P∧﹁Q)
空子句是不可满足的。因此，一个子句集中如果包含有 空子句，则此子句集就一定是不可满足的。
湘潭大学 人工智能课件 机器学习
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念 2.机器学习策略与基本结构 3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
机器学习策略与基本结构
❖ 机器学习的主要策略：按照学习中使用推理的多 少，机器学习所采用的策略大体上可分为4种
✓ 机械学习：记忆学习方法，即把新的知识存储起来，供 需要时检索调用，而不需要计算和推理。
✓ 统计机器学习 从大量样本出发，运用统计方法，发现统计规律 有监督学习、无监督学习、半监督学习 问题：分类，聚类，回归
机器学习的基本概念
❖ 机器学习的定义
✓ 西蒙（Simon,1983）：学习就是系统中的适应性变化， 这种变化使系统在重复同样工作或类似工作时，能够做 得更好。
✓ 明斯基（Minsky,1985）：学习是在人们头脑里（心理 内部）有用的变化。
阿法狗的核心技术还包括策略网络的训练和蒙 特卡洛树搜索。
内容提要ห้องสมุดไป่ตู้
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念 2.机器学习策略与基本结构 3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
机器学习是人工智能的核心，通过使机器模 拟人类学习行为，智能化地从过去的经历中获 得经验，从而改善其整体性能，重组内在知识 结构，并对未知事件进行准确的推断。机器学 习在科学和工程诸多领域都有着非常广泛的应 用，例如金融分析、数据挖掘、生物信息学、 医学诊断等。生活中常见的一些智能系统也广 泛使用机器学习算法，例如电子商务、手写输 入、邮件过滤等。
✓ 示教学习：外界输入知识与内部知识的表达不完全一致， 系统在接受外部知识时需要推理、翻译和转化。
✓ 类比学习：需要发现当前任务与已知知识的相似之处， 通过类比给出完成当前任务的方案。
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传统的类比法：用来推断一个不完全确定的事 物可能还有的其他属性 因果关系型：已知因果关系S1Байду номын сангаасA->B，如果有 A'≌A，则可能有B'满足A'->B'
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念
2.机器学习策略与基本结构
3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
Voume(Obj1,1)
Density(Obj1,0.1)
*(1,0.1,0.1)
解释学习
EBG算法可概括为两步：
2.获取一般性的知识： 任务：对上一步得到的解释结构进行一般化的处理， 从而得到关于目标概念的一般性知识。 方法：将常量换成变量，并把某些不重要的信息去 掉，只保留求解问题必须的关键信息。
化学学派：认为人脑经学习所获得的信息是记录在某 些生物大分子之上的。例如，蛋白质、核糖核酸、神 经递质，就像遗传信息是记录在DNA（脱氧核糖核酸） 上一样。 突触修正学派：认为人脑学习所获得的信息是分布在 神经元之间的突触连接上的。
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念
2.机器学习策略与基本结构
3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
神经网络学习
神经生理学研究表明，人脑的神经元既是学习的 基本单位，同是也是记忆的基本单位。 目前，关于人脑学习和记忆机制的研究有两大学 派：
解释学习
EBG算法可概括为两步：
领域知识：
- ¬Fragile (y)→ Safe-To-Stack (x ,y):如果y不是易碎的，则x 可以安全地放到y的上面 - Lighter (x, y)→ Safe-To-Stack (x ,y):如果x 比y轻，则x可以 安全地放到y的上面 - Volume (p, v) ∧Density (p, d)∧ *(v, d, w)→ Weight (p, w): 如果p的体积是v、密度是d、v乘以d的积是w，则p的重量 是w - Isa(p, table)→Weight (p, 15) :若p是桌子，则p的重量是15 - Weight(p1,w1)∧Weight(p2,w2)∧Smaller(w1,w2)→Lighter( p1,p2):如果p1的重量是w1、 p2的重量是w2、w1比w2小， 则p1比p2轻
类似的深度学习是在近几年出现的，目 前，这项科技也有了一些应用，最简单的例 子就是通过深度学习识别猫。通过这项识别 验证，已经引申出了更多具有实际意义的应 用，比如识别某一个图片中是否有癌细胞， 某一个铁路沿线上的轨道是否存在磨损，甚 至军事作战中，对方的视线中是否有坦克， 都可以通过深度学习实现。谷歌的自动驾驶， 其中很重要的就是识别道路、交通信号灯、 路标等，这都是通过深度学习获得。
概念聚类：按照一定的方式和准则分组，归纳概念
机器发现：从数据和事例中发现新知识
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念
2.机器学习策略与基本结构
3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
类比学习
类比推理和类比学习方式
类比学习（learning by analogy）就是通过类比，即通 过对相似事物加以比较所进行的一种学习 。 类比学习是利用二个不同领域（源域、目标域）中的 知识相似性，可以通过类比，从源域的知识（包括相 似的特征和其它性质）推导出目标域的相应知识，从 而实现学习。 例如：
解释学习
EBG算法可概括为两步：
Safe-To-Stack(Obj1,obj2)解释结构：
Safe-To-Stack(Obj1,obj2) Lighter(Obj1,obj2)
Weight(Obj1,0.1)
Weight(Obj2,15)
Isa(Obj2,table)
Smaller(0.1,15)
Safe-To-Stack(O1,O2) Lighter(O1,O2) Weight(O1,w1) Weight(O2,15)
以后求解类似问题时，就可以直接 利用这个知识进行求解，提到了系 统求解问题的效率。
Smaller(w1,15)
Isa(O2,table)
Voume(O1,v1) Density(O1,d1) *(v1,d1,w1)
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念
2.机器学习策略与基本结构
3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
机器学习是人工智能的核心，通过使机器模 拟人类学习行为，智能化地从过去的经历中获 得经验，从而改善其整体性能，重组内在知识 结构，并对未知事件进行准确的推断。机器学 习在科学和工程诸多领域都有着非常广泛的应 用，例如金融分析、数据挖掘、生物信息学、 医学诊断等。生活中常见的一些智能系统也广 泛使用机器学习算法，例如电子商务、手写输 入、邮件过滤等。
解释学习
解释学习(Explanation-based learning, EBL)
解释学习兴起于20世纪80年代中期，根据任务所在 领域知识和正在学习的概念知识，对当前实例进行 分析和求解，得出一个表征求解过程的因果解释树， 以获取新的知识。 例如：学生根据教师提供的目标概念、该概念的一 个例子、领域理论及可操作准则，首先构造一个解 释来说明为什么该例子满足目标概念，然后将解释 推广为目标概念的一个满足可操作准则的充分条件。
1. 一个从未开过truck的司机，只要他有开car的知识就可完成 开truck的任务。 2. 若把某个人比喻为消防车，则可通过观察消防车的行为，推 断出这个人的性格。
类比学习
类比推理和类比学习方式 类比学习系统可以使一个已有的计算机应用系 统转变为适应于新的领域，来完成原先没有设 计的相类似的功能。 类比推理过程：
阿法狗走的是通用学习的道路。它的估值函数， 不是专家攻关捣哧出来的。它的作者只是搭了一个 基本的框架（一个多层的神经网络），除了围棋最 基本的规则外，没有任何先验知识。你可以把它想 象成一个新生儿的大脑，一张白纸。然后，直接用 人类高手对局的3000万个局面训练它，自动调节它 的神经网络参数，让它的行为和人类高手接近。这 样，阿法狗就具有了基本的棋感，看到一个局面大 致就能知道好还是不好。 阿法狗的核心技术还包括策略网络的训练和蒙 特卡洛树搜索。
例如：
Volume (O1, v1) ∧Density (O1, d1)∧*(v1, d1, w1)∧Isa(O2,table)∧ Smaller(w1,15) → Safe-ToStack(Obj1,obj2)
解释学习
EBG算法可概括为两步：
Safe-To-Stack(O1,O2)一般化解释结构
机器学习的基本概念
机器学习的任务
根据有限样本集 Q ，推算这个世界 W 的模型， 使得其对这个世界为真。
机器学习的基本概念
机器学习的三要素
一致性假设：假设世界W与样本集Q具有某种相同 性质机器学习的条件。
样本空间划分：将样本集放到一个n维空间，寻找 一个决策面(等价关系)，使得问题决定的不同对象 被划分在不相交的区域。 泛化能力：从有限样本集合中获得的规律是否对学 习集以外的数据仍然有效。泛化能力 决定模型对 世界的有效性。
知识、推理、学习
手段：统计，逻辑，代数„„ 统计机器学习 从大量样本出发，运用统计方法，发现统计规律 有监督学习、无监督学习、半监督学习
问题：分类，聚类，回归
机器学习的基本概念
机器学习的定义
西蒙（Simon,1983）：学习就是系统中的适应性变化， 这种变化使系统在重复同样工作或类似工作时，能够 做得更好。 明斯基（Minsky,1985）：学习是在人们头脑里（心理 内部）有用的变化。 学习是一个有特定目的知识获取和能力增长过程，其 内在行为是获得知识、积累经验、发现规律等，其外 部表现是改进性能、适应环境、实现自我完善等。 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的 一门学科。
归纳学习
归纳学习（Induction Learning）
归纳学习是目前研究得最多的学习方法，其学习目的 是为了获得新概念、构造新规则或发现新理论。
根据归纳学习有无教师指导，可把它分为
示例学习：给学习者提供某一概念的一组正例和反 例，学习者归纳出一个总的概念描述（规则），并 使这个描述适合于所有的正例，排除所有的反例。 观察发现学习：
解释学习
解释学习过程和算法
米切尔提出了一个解释学习的统一算法EBG，建立了 基于解释的概括过程，并用知识的逻辑表示和演绎推 理进行问题求解。其一般性描述为： 给定： 领域知识DT 目标概念TC 训练实例TE 操作性准则OC
目标概念 操作准则 新规则
训练例子
知识库
找出：满足OC的关于TC的充分条件
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念
2.机器学习策略与基本结构
3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
机器学习策略与基本结构
机器学习的主要策略：按照学习中使用推理的多 少，机器学习所采用的策略大体上可分为4种
机械学习：记忆学习方法，即把新的知识存储起来， 供需要时检索调用，而不需要计算和推理。 示教学习：外界输入知识与内部知识的表达不完全一 致，系统在接受外部知识时需要推理、翻译和转化。 类比学习：需要发现当前任务与已知知识的相似之处， 通过类比给出完成当前任务的方案。 示例学习：需要从一组正例和反例中分析和总结出一 般性的规律，在新的任务中推广、验证、修改规律。
人类的未来生活和工作，还将有机器人参与。机器人的自主学 习，更离不开人脸识别技术。 2015年3月16日，马云在德国参加活动时，为嘉宾演示了一项 “Smile to Pay”的扫脸技术。在网购后的支付认证阶段，通过 扫脸取代传统的密码，实现“刷脸支付”。
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念
2.机器学习策略与基本结构
3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
Voume(Obj1,1)
Density(Obj1,0.1)
*(1,0.1,0.1)
解释学习
EBG算法可概括为两步：
2.获取一般性的知识： 任务：对上一步得到的解释结构进行一般化的处理， 从而得到关于目标概念的一般性知识。 方法：将常量换成变量，并把某些不重要的信息去 掉，只保留求解问题必须的关键信息。
化学学派：认为人脑经学习所获得的信息是记录在某 些生物大分子之上的。例如，蛋白质、核糖核酸、神 经递质，就像遗传信息是记录在DNA（脱氧核糖核酸） 上一样。 突触修正学派：认为人脑学习所获得的信息是分布在 神经元之间的突触连接上的。
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念
2.机器学习策略与基本结构
3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
神经网络学习
神经生理学研究表明，人脑的神经元既是学习的 基本单位，同是也是记忆的基本单位。 目前，关于人脑学习和记忆机制的研究有两大学 派：
解释学习
EBG算法可概括为两步：
领域知识：
- ¬Fragile (y)→ Safe-To-Stack (x ,y):如果y不是易碎的，则x 可以安全地放到y的上面 - Lighter (x, y)→ Safe-To-Stack (x ,y):如果x 比y轻，则x可以 安全地放到y的上面 - Volume (p, v) ∧Density (p, d)∧ *(v, d, w)→ Weight (p, w): 如果p的体积是v、密度是d、v乘以d的积是w，则p的重量 是w - Isa(p, table)→Weight (p, 15) :若p是桌子，则p的重量是15 - Weight(p1,w1)∧Weight(p2,w2)∧Smaller(w1,w2)→Lighter( p1,p2):如果p1的重量是w1、 p2的重量是w2、w1比w2小， 则p1比p2轻
类似的深度学习是在近几年出现的，目 前，这项科技也有了一些应用，最简单的例 子就是通过深度学习识别猫。通过这项识别 验证，已经引申出了更多具有实际意义的应 用，比如识别某一个图片中是否有癌细胞， 某一个铁路沿线上的轨道是否存在磨损，甚 至军事作战中，对方的视线中是否有坦克， 都可以通过深度学习实现。谷歌的自动驾驶， 其中很重要的就是识别道路、交通信号灯、 路标等，这都是通过深度学习获得。
概念聚类：按照一定的方式和准则分组，归纳概念
机器发现：从数据和事例中发现新知识
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念
2.机器学习策略与基本结构
3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
类比学习
类比推理和类比学习方式
类比学习（learning by analogy）就是通过类比，即通 过对相似事物加以比较所进行的一种学习 。 类比学习是利用二个不同领域（源域、目标域）中的 知识相似性，可以通过类比，从源域的知识（包括相 似的特征和其它性质）推导出目标域的相应知识，从 而实现学习。 例如：
解释学习
EBG算法可概括为两步：
Safe-To-Stack(Obj1,obj2)解释结构：
Safe-To-Stack(Obj1,obj2) Lighter(Obj1,obj2)
Weight(Obj1,0.1)
Weight(Obj2,15)
Isa(Obj2,table)
Smaller(0.1,15)
Safe-To-Stack(O1,O2) Lighter(O1,O2) Weight(O1,w1) Weight(O2,15)
以后求解类似问题时，就可以直接 利用这个知识进行求解，提到了系 统求解问题的效率。
Smaller(w1,15)
Isa(O2,table)
Voume(O1,v1) Density(O1,d1) *(v1,d1,w1)
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念
2.机器学习策略与基本结构
3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
机器学习是人工智能的核心，通过使机器模 拟人类学习行为，智能化地从过去的经历中获 得经验，从而改善其整体性能，重组内在知识 结构，并对未知事件进行准确的推断。机器学 习在科学和工程诸多领域都有着非常广泛的应 用，例如金融分析、数据挖掘、生物信息学、 医学诊断等。生活中常见的一些智能系统也广 泛使用机器学习算法，例如电子商务、手写输 入、邮件过滤等。
解释学习
解释学习(Explanation-based learning, EBL)
解释学习兴起于20世纪80年代中期，根据任务所在 领域知识和正在学习的概念知识，对当前实例进行 分析和求解，得出一个表征求解过程的因果解释树， 以获取新的知识。 例如：学生根据教师提供的目标概念、该概念的一 个例子、领域理论及可操作准则，首先构造一个解 释来说明为什么该例子满足目标概念，然后将解释 推广为目标概念的一个满足可操作准则的充分条件。
1. 一个从未开过truck的司机，只要他有开car的知识就可完成 开truck的任务。 2. 若把某个人比喻为消防车，则可通过观察消防车的行为，推 断出这个人的性格。
类比学习
类比推理和类比学习方式 类比学习系统可以使一个已有的计算机应用系 统转变为适应于新的领域，来完成原先没有设 计的相类似的功能。 类比推理过程：
阿法狗走的是通用学习的道路。它的估值函数， 不是专家攻关捣哧出来的。它的作者只是搭了一个 基本的框架（一个多层的神经网络），除了围棋最 基本的规则外，没有任何先验知识。你可以把它想 象成一个新生儿的大脑，一张白纸。然后，直接用 人类高手对局的3000万个局面训练它，自动调节它 的神经网络参数，让它的行为和人类高手接近。这 样，阿法狗就具有了基本的棋感，看到一个局面大 致就能知道好还是不好。 阿法狗的核心技术还包括策略网络的训练和蒙 特卡洛树搜索。
例如：
Volume (O1, v1) ∧Density (O1, d1)∧*(v1, d1, w1)∧Isa(O2,table)∧ Smaller(w1,15) → Safe-ToStack(Obj1,obj2)
解释学习
EBG算法可概括为两步：
Safe-To-Stack(O1,O2)一般化解释结构
机器学习的基本概念
机器学习的任务
根据有限样本集 Q ，推算这个世界 W 的模型， 使得其对这个世界为真。
机器学习的基本概念
机器学习的三要素
一致性假设：假设世界W与样本集Q具有某种相同 性质机器学习的条件。
样本空间划分：将样本集放到一个n维空间，寻找 一个决策面(等价关系)，使得问题决定的不同对象 被划分在不相交的区域。 泛化能力：从有限样本集合中获得的规律是否对学 习集以外的数据仍然有效。泛化能力 决定模型对 世界的有效性。
知识、推理、学习
手段：统计，逻辑，代数„„ 统计机器学习 从大量样本出发，运用统计方法，发现统计规律 有监督学习、无监督学习、半监督学习
问题：分类，聚类，回归
机器学习的基本概念
机器学习的定义
西蒙（Simon,1983）：学习就是系统中的适应性变化， 这种变化使系统在重复同样工作或类似工作时，能够 做得更好。 明斯基（Minsky,1985）：学习是在人们头脑里（心理 内部）有用的变化。 学习是一个有特定目的知识获取和能力增长过程，其 内在行为是获得知识、积累经验、发现规律等，其外 部表现是改进性能、适应环境、实现自我完善等。 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的 一门学科。
归纳学习
归纳学习（Induction Learning）
归纳学习是目前研究得最多的学习方法，其学习目的 是为了获得新概念、构造新规则或发现新理论。
根据归纳学习有无教师指导，可把它分为
示例学习：给学习者提供某一概念的一组正例和反 例，学习者归纳出一个总的概念描述（规则），并 使这个描述适合于所有的正例，排除所有的反例。 观察发现学习：
解释学习
解释学习过程和算法
米切尔提出了一个解释学习的统一算法EBG，建立了 基于解释的概括过程，并用知识的逻辑表示和演绎推 理进行问题求解。其一般性描述为： 给定： 领域知识DT 目标概念TC 训练实例TE 操作性准则OC
目标概念 操作准则 新规则
训练例子
知识库
找出：满足OC的关于TC的充分条件
内容提要
第七章：机器学习系统 1.机器学习的基本概念
2.机器学习策略与基本结构
3.归纳学习 4.类比学习 5.解释学习 6.神经网络学习 7.知识发现 8.其他
机器学习策略与基本结构
机器学习的主要策略：按照学习中使用推理的多 少，机器学习所采用的策略大体上可分为4种
机械学习：记忆学习方法，即把新的知识存储起来， 供需要时检索调用，而不需要计算和推理。 示教学习：外界输入知识与内部知识的表达不完全一 致，系统在接受外部知识时需要推理、翻译和转化。 类比学习：需要发现当前任务与已知知识的相似之处， 通过类比给出完成当前任务的方案。 示例学习：需要从一组正例和反例中分析和总结出一 般性的规律，在新的任务中推广、验证、修改规律。
人类的未来生活和工作，还将有机器人参与。机器人的自主学 习，更离不开人脸识别技术。 2015年3月16日，马云在德国参加活动时，为嘉宾演示了一项 “Smile to Pay”的扫脸技术。在网购后的支付认证阶段，通过 扫脸取代传统的密码，实现“刷脸支付”。