EVERDREAM 研究日誌 26號

研究日誌 26號

研究最忌漫無目的，無法收斂。
瞎混了兩年半，最後的半年可不能在一事無成。

11，12月研讀了各式演算法，得到以下的感想。
每一個演算法都有其優點含可以改進的地方。
每一個優點有其可善加利用的領域或是運用。
沒有最優通解。

所謂ML，機器學習。
意旨如何設計一個系統，能夠聰明的處理感測器所接受到的資料。
並且做出人類預期的，或是被認知是有智慧的行為。
目前的研究多半是朝向如何做出人類預期但對現有電腦科技而言是困難的問題，視覺辨識，聲音辨識，序列決策，命題推理。
或是發展電腦專一的問題，收尋與計算。

再發展演算法上，根本的問題都是相同的。
如何有效的處理輸入的資料，並且將其映射到行為。
處理資料不外乎考慮資料的型態，時空關係，階層架構。
問題在於如何增加辨識正確度（監督式問題）
如何自我組成有效資料（非監督式問題）
回饋和行為的影響（增強學習問題）
共通的敵人是雜訊
運算的複雜度
系統的有效性和安全度。
就如同最優化相同，如果沒有一個結構式的想法，則演算法的處理效能將無法超越盲收尋（blind search）。
HTM結合機率，IBL，階層的想法，提供一個可能為大腦共通解的演算想法。

在發展運用上，如何根據面對的問題選擇使用的解決法是重點。
對於簡單的互動問題可以使用LUT或是簡單的邏輯電路構成。
複雜的智慧行為，例如下棋，可能就需要龐大的運算力與是強力的增強學習或是收尋演算法，沒有最好的解法（optima），但有良解（performance）。

練習過演算法後，再來要掌握運用層面的經驗。

【2008/12/30 00:00】 | 悲痛　研究日誌 | TRACKBACK(0) | COMMENT(1)

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この記事に対するコメント

喵的，你日記這麼深澀是要怎麼回文XD

【2008/12/31 01:11】 URL | F #- [ 編集]

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