人工智能技术导论无限循环-人工智能技术导论无限循环理论

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术导论无限循环的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术导论无限循环的解答，让我们一起看看吧。

1. 神经网络能否发现诸如π、e等无限不循环小数的内在规律？
2. 您读过的古书都有哪些，哪一本古书对您影响最深，为什么？

神经网络能否发现诸如π、e等无限不循环小数的内在规律？

神经网络产生于图灵机架构，图灵机绕不开哥德尔不完备定律，也就是图灵停机问题，哥德尔不完备定律深层源于无理数的不可数性质。因此现在的神经网络不能认知无理数。量子计算机并不是图灵机架构，有可能认识无理数。如果机器能认知无理数，那么机器应该有意识了。那么人类是否存在不好说了。

从微积分的角度说，半圆可以组成一个波函数，且上下弧度皆与垂线相切，而定义上下弧度组成的单位是π，而e是否有像π一样的波函数，而各种粒子的波函数是否能够用其他希腊字母代替是研究微观物理世界的钥匙。

我觉得有可能，

毕竟这是高科技，

不知道你说的是书呢 还是什么

但是神经网络 有这本书的 你干兴趣的话 可以去看看哦

神经网络是计算智能和机器学习研究的最活跃的分支之一。本书全面系统地介绍神经网 络的基本概念、系统理论和实际应用。

本书包含四个组成部分：导论，监督学习，无监督学习，神经网络动力学模型。导论部 分介绍神经元模型、神经网络结构和机器学习的基本概念和理论。监督学习讨论感知机学习 规则，有监督的Hebb学习，Widrow-Hoff学习算法，反向传播算法及其变形，RBF网络，正则 化网络，支持向量机以及委员会机器。无监督学习包括主分量分析，自组织特征映射模型的 竞争学习形式，无监督学习的信息理论，植根于统计力学的随机学习机器，最后是与动态规 划相关的增强式学习。神经网络动力学模型研究由短期记忆和分层前馈网络构成的动态系统， 反馈非线性动态系统的稳定性和联想记忆，以及另一类非线性动态驱动的递归网络系统。

本书注重对数学分析方法和性能优化的讨论，强调神经网络在模式识别、信号处理和控制 系统等实际工程问题中的应用。书中包含大量例题和习题，并配有13个基于MATLAB软件的计算 机实验程序。

本书适于作研究生或大学高年级学生的教材，也可作希望深入学习神经网络的科技人员的 参考书。

文章内容部分来自***集，本人还是对这个了解一些，有什么问题可以下面评论哦

笔者在想一些生活中不存在的事物或者认知时，总会在脑子中呈现出一个x，y，z的三维数轴，也许人类所能接触到的只是+x，+y，+z这个空间的物质，而一些从未见过的物种或者规律可能存在于其余的7个空间中。

这些规律也许靠人类自己难以发现，甚至不可能发现，但是在未来人类结合智能机器将极有可能解答出其中的内在规律，而那时机器所用的算***是以神经网络为基础进化而来的！

有趣的问题。无限不循环小数也就是无理数，无理数一直是人们试图去尝试理解的怪物。

为了方便讨论问题，让我们将无理数看成是一个无限不循环的数列。即将小数点去掉，如π值本来为，

现在我们把它转变为

这样的一个数列。

那么，我们实际上可以通过简单的规则，也就是问者所谓的内在规律，得到无限不循环的一个数列，比如大名鼎鼎的斐波那契数列：1,1,2,3,5,8,13,21,34....

图示：斐波那契数列与自然界中许多动物和植物的外在特征具有奇妙的吻合关系

而楼主关心的π值的内在规律问题，可以分为两个不同的问题。

第一个问题是，我们能够通过某种方法将π值的计算无限计算下去吗？这个问题在历史上，可真是耗费了不知多少数学家家的脑子。将其转化为数学语言，就是在追问，我们是否能写出一个关于π值的展开公式呢？如果能写得出来的， 那自然就是发现了它的内在规律。历史上，一代一代的数学人，研究π值的计算方法，本质上就是在探索关于π值计算的内在规律。

您读过的古书都有哪些，哪一本古书对您影响最深，为什么？

五六十年代的读书人，所能读到的古书不多，四大名著也只能够读三本，红楼梦一般人都看不到。

我们小时候从小人书开始，所能看到的古书就是"三国演义""水浒传""西遊记"。这几本书对.整个的中国社会影响都很大，对于我们那些刚刚涉世的孩子影响就更大了，对莪来说影响最大的古书就是三国演义，到现在都被它的流毒侵害。

到此，以上就是小编对于人工智能技术导论无限循环的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术导论无限循环的2点解答对大家有用。

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