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第406章 人工智能的工作原理（第2页）

?强化学习：通过试错学习策略，优化长期回报（如围棋ai

alphago）。

?深度学习（deep

learning）：基于人工神经网络，模拟人脑神经元的连接关系处理复杂问题。

?卷积神经网络（cnn）：擅长图像处理。

?循环神经网络（rnn）：擅长处理时间序列和语言数据。

?变换器（transformer）：处理语言建模任务的核心架构，如gpt模型。

（4）

模型训练

?目标：通过数据训练算法，使其能够从输入数据中学习模式，并优化模型参数。

?方法：基于损失函数（loss

function），通过梯度下降法（gradient

descent）调整模型的权重。

?验证与测试：用验证集和测试集评估模型性能，避免过拟合或欠拟合。

（5）

推理与预测

训练完成后，模型使用新数据进行推理。

?预测结果可以是分类（如“猫”或“狗”）、数值（如房价预测）或生成（如文本、图像）。

（6）

模型更新

ai系统需要不断更新：

?在线学习：实时更新模型，适应环境变化。

?重新训练：用新数据重建模型，提升长期性能。

3。

支撑技术

?数学基础：线性代数（矩阵运算）、微积分（优化）、概率统计（不确定性建模）。

?计算资源：gpu、tpu等高性能硬件支持深度学习的并行计算。

?数据基础设施：大数据技术（如hadoop、spark）用于存储和处理海量数据。

?编程框架：常见框架包括tensorflow、pytorch、keras等。