人工智能中范数应用例子-人工智能中范数应用例子是什么

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能中范数应用例子的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能中范数应用例子的解答，让我们一起看看吧。

1. 机器学习中有哪些线性代数实例？
2. 人工智能的技术基础是什么？
3. 向量为什么是在直角坐标系中表示的？

机器学习中有哪些线性代数实例？

推荐系统使用的SVD分解、张量分解、非负矩阵分解NMF，PCA主成分分析中求特征值、矩阵运算，这些都是机器学习中重要的线性代数实例。下面我贴一下之前我用矩阵求导解最小二乘问题的公式推导过程的实例

最小二乘的解，可以通过梯度下降迭代或牛顿迭代方法求解，但也可以基于矩阵求导来计算，它的计算方式更加简洁高效，不需要大量迭代，只需解一个正规方程组。

另外，最常见的逻辑回归模型，如果你要用牛顿迭代去解优化问题，求Hessian矩阵和矩阵分解都是线性代数的实例体现。

人工智能的技术基础是什么？

人工智能:顾名思义就是指利用计算机技术，通过对人的意识、思维过程模拟，来生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

由此可见，人工智能的基础技术是对人类的意识和思维过程的模拟，并利用大数据和云计算等一系列现代技术来生产出能与人类智能相似的智能机器。

我认为5G才是撑起人工智能的技术基础。

5G具有更大的带宽、更快的传输速度、更低的通讯延时、更高的可靠性。

对于人工智能，需要机器具备学习能力，并可以对数据进行过滤、整理甚至深度分析！

刚好5G以她更宽、更高速、精准的数据传输，像一条信息高速公路一样，为人工智能的发展提供了肥沃的土壤。比如无人驾驶、大型的仓储场所，阿尔法狗等等，都是需要快速精准的收集数据、处理数据，并且对数据进行深度分析加工！这些都是在5G基础上的发展和应用。

自然语音与机器视觉这两个重要条件是人工智能的技术基础。

人工智能是指，人工与智能工具有机结合并通过训练过的知识与技能帮助我们解决一些重复或危险的工作。

人工智能的进化是有一定逻辑关系的，先从认知开始（通过逻辑训练学习与深度学习，并进化成神经网络自我训练学习的过程）再到感知（机器识别，人工智能通过训练学习过的知识与动作通过各类传感器进来辩别，通俗的讲，也就是给机器装上各类器官组织：视觉传感器，语音识别传感器、温度传感器等）；

人工智能从认知到感知这个过程已经初步实现，例如人脸识别，体温监测、空气监测、车辆监测等，进而进行下一步：决策；

最后再执行。

认知一感知一决策一执行，这是人工智能的工作原理。

更准确的说，人工智能离不开语音识别、机器视觉及高分辩传感器，这是人工智能的技术基础。

需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。

需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。

需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

人工智能其实是一项复杂的技术，需要的基础技术尤其是数学方面[_a***_]多。

主要包括：

1. 线性代数：包括张量、矩阵、范数、特征分解等一些列知识

2. 概率论以及信息论：各种概率分布，离散、连续、质量函数、密度函数，香农熵，交叉熵等等。
3. 机器学习基础知识：拟合、估计、监督、无监督、梯度下降等等。
4. 卷积网络，各种神经网络，CNN，RNN...
5. 编程语言，比如python
6. 机器学习库：tensorflow、pytorch

综上，要学的东西真的非常多。

向量为什么是在直角坐标系中表示的？

这题目本身有问题，向量（vector）只是代表一组量，并不依赖坐标系存在。更不必***定直角坐标系。

但在多数常见情况里，我们讨论向量的常规背景是线性代数，此时向量一般代表线性空间里的量，因此一般可以在一个线性坐标系里讨论。

即便如此，线性空间仍然未必是直角的。直角是个几何概念，在代数里我们更喜欢用“正交”（orthogonal）这个词，等价于几何里的直角，代表两个向量互相“垂直”，也就是内积=0。其数学意义在于正交的各轴互相独立，比较容易分析其数学性质。

我们当然可以在非正交的坐标系里讨论问题，比如仿射坐标系等。不过更多的时候，还是在正交坐标系里研究问题。比如平面是二维正交坐标系，立体几何是三维正交坐标系，相对论用到四维，更高维的，比如百万维，亿万维，在线性规划和现代人工智能里也很普遍了。

此外，比较有意思的正交坐标空间也有几个，比如二维的复平面，两轴一实一虚，四元数是四个轴，一实三虚，狭义相对论用的闵可夫斯基空间也是四轴，三实一虚（实的是空间，虚的是时间轴）。

到此，以上就是小编对于人工智能中范数应用例子的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能中范数应用例子的3点解答对大家有用。

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