欢迎访问机械网!

机械网

您现在的位置是: 首页 > 机械臂 >详情

梯度下降机械臂,梯度下降机械臂是什么

发布时间:2024-10-03 07:24:20 机械臂 0次 作者:机械网

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于梯度下降机械臂的问题,于是小编就整理了3个相关介绍梯度下降机械臂的解答,让我们一起看看吧。

河北最好的精神科医院排名?

讨别人喜欢不错讨姑娘喜欢她会嫁给你,讨岳父喜欢他会给你。做一锅好饭。讨岳母欢喜。你把姑娘嫁给你。会跟你坐一桌好席。讨好爹妈喜欢。会说你孝心。讨领导喜欢。会给你一个不错的了。工作。找同事喜欢。办事路路通。讨谁喜欢?不如靠自己的实力。

梯度下降机械臂,梯度下降机械臂是什么

人工智能的基础书籍有什么推荐?小白一枚,谢谢?

AlphaGo和柯洁九段的巅峰对决将在今日上演!围棋世界冠军柯洁九段将在未来5天之内挑战围棋人工智能AlphaGo。

关于这场“战争”,你想知道的都在下面……分割线

《人工智能》

李开复 王咏刚著

当史蒂夫·乔布斯、比尔·盖茨为毎个桌面、毎个家庭都拥有一台电脑的梦想而努力创业时,当杨致远、拉里·佩奇、谢尔盖·布林为整合全球信息、构建连接全人类的互联网世界而锐意创新时,他们是否能预见到人工智能将如此快地来到我们身边,并在21世纪早期就扮演如此重要的角色?

说到人工智能,大家都觉得它离我们比较遥远,但其实它已经在我们身边:在每个人的手机应用里,美图、淘宝等等这些应用,里边都有人工智能的参与。

人工智能还会影响每一个行业的发展。除此以外,李开复老师也在书中探讨了关于下一代的教育问题:在人工智能时代,如何让孩子继续发挥人类的优势,不被机器取代?

《人工智能的未来》

雷•库兹韦尔著

实际点的话,大佬的书就不用看了,不会有技术细节的,预测未来的话谁都会,当做消遣倒是可以。

基础的机器学习部分推荐李航的《统计学习方法》或者吴恩达的斯坦福公开课(网易课堂里面有)

关于深度学习或者自然语言处理等,可以看coursera公开课,英文好的话可以直接到YouTube上面搜索观看,比较前沿。

深度前沿一点的书目前国内基本没有,或者就是比较落伍或者晦涩难懂,新出的书也不是什么专家写的,真正的仅有的专家都被创业公司或者大公司高薪聘走了,忙着创业或者攻克核心技术,根本没时间写书。

有兴趣的话,可以关注我的头条号 或者访问我的个人网站: www.yangwenlong.org

我也不是专家,但是已经研究学习这块两年多了,很多基础理论和学习工程都总结在我的个人网站上,是我的个人学习笔记,供参考,望有用。

1.《人工智能》(美)尼尔森 郑扣根译 机械工业出版社

2. 人工智能智能系统指南(英文版·第2版) (澳)尼格内维特斯基(Negnevitsky,M.) 机械工业出版社

3.《人工智能:理论与实践》(美)迪安 等著,顾国昌 等译 电子工业出版社

4.《人工智能:复杂问题求解的结构和策略》(美)George F.Luger 著,史忠植,张银奎 等译 机械工业出版社

5.《游戏编程中的人工智能技术》(美)布克兰德 著,吴祖增,沙鹰 翻译 清华大学出版社

6.《人工智能游戏编程真言》(美)拉比(Rabin,S.) 主编,庄越挺,吴飞 译清华大学出版社

在机器学习上,首先要推荐的是两部国内作者的著作:李航博士所著的《统计学习方法》和周志华教授的《机器学习》。

希望对你有帮助

人工智能不仅会影响到各个行业和工作场所,而且会影响人类之间的互动的方式。随着人工智能旅程的继续,我们将日益看到它在日常生活中所发挥的先进性。

现在有许多的技术人员、科学家、企业家都在思考我们的AI的未来和对社会的影响,各种作者都已经探讨了这个话题。对于那些着迷于人工智能或想进入这个领域的人来说,阅读关于技术的发展及其潜力将会是一个很好的起点和出发点。

作为一名热爱读者和人工智能技术的追随者,这里有一些关于人工智能的话题的顶级书籍推荐。

近年来,人工智能的兴趣激增是由深度学习驱动的,在感性工作中获得了显著的成果。但是AI有悠久的历史,作者尼尔斯·尼尔森(Nils Nilsson)的“对人工智能的探索”(Nuest Nilsson)是一篇在许多重要进步领域和一些“死胡同”中发挥重要作用的人,对这段历史进行了详尽而全面的回顾。这本书以易于理解的方式描述了人工智能中的许多重要技术,讲述了他们发展的有趣故事以及他们背后的个性。总的来说,这是一个相对轻松、有趣的阅读,照亮了一个深刻而重要的话题。

https://www.cambridge.org/core/books/the-quest-for-artificial-intelligence/32C727961B24223BBB1B3511F44F343E

佩德罗·多明戈斯的“主算法”是对人工智能的领域的总结采用论了一种哲学的方法。本书回顾了机器学习的一些关键子领域,以综合“主算法”。虽然作者的综合的大方向比较难懂,但是本书提供了对机器学习更广的角度的迷人介绍,这就是人工智能中从支持向量机到进化算法的最重要的神经网络技术。作为另一种简单易懂的阅读书籍的一种,以及最近出现的一些可用的AI书籍,“主算法”的乐观之处在于AI将以各种积极的方式改变世界,从改善卫生保健到应对气候变化等方面。

https://www.basicbooks.com/titles/pedro-domingos/the-master-algorithm/9780465065707/

粒子到原子到地球到星系都在自转,那人为何不自转?

看了几个回答,没有好回答,人是个电磁体,地球和宇宙都是电磁体,为什么都在相互绕转而人却不能呢?

准确回答是地球引力太大,都把人牢牢地吸附在地表上面,咱转?

如果人死在太空当然就围着地球转,当然一具尸体能量还不足以对地球绕转,启动还是推一把。

黄氏宇宙新论原创。

请问、如果动物老是不停24小时地转,那怕一天转圈一周,工作、吃饭、睡觉、大小便走路等,都带来很多不便。老是会转动的物质是不能进化出生命的,只有配合生命的作用去发挥他的功效,不停地去新陈代谢回归大自然,这才有生命的时间,所以没有生命的物质寿命是与天同寿,有生命力的物体是因为存活而不停地去新陈代谢,最后在代谢中老化死亡。

我们大多数人都知道的一个事实是粒子到原子到地球到星系都在旋转的。太阳系中的每一颗行星都在自转,这是宇宙中不可否认的真理之一,被所有人所接受,但你曾经质疑过吗?更具体地说,你有没有想过行星为什么会旋转?

一般来说,一切都在旋转。这与所谓的角力矩有关。万有引力是宇宙中的中心力,因为它是唯一一个在大距离上有显著拉力的力。所有天体都是由更大、更分散的物质集合形成的(例如一个坍缩形成恒星的星云)。这些较大的物体通常有一些非常小的净角动量(自旋)。总的角动量是守恒的,当物体塌缩时,它会使旋转速度加速,以保持相同的角动量。当物体在自身的重力作用下在空间中(如气体和尘埃云)坍塌时,任何微小的不对称都足以使其开始旋转。即使它旋转很小,当它崩塌时,角动量守恒也意味着它旋转的越来越快——就像一个旋转的溜冰运动员把手臂伸进身体,旋转的越来越快。这意味着所有相干质量都在旋转——例如原子、地球、小行星、中子星、星系、类星体。

当然,外部扰动也可以通过角动量交换来诱导自旋,不对称加上附近的引力体(另一个气体云,恒星…)可以产生旋转,这叫做重力梯度扭矩。

显而易见人肯定不会自转,包括其它动物,本身人在地球表面随着地球本身就有初始旋转惯性,宏观来看,人即使不动呆在地球表面,实际上也是随着地球做旋转的,只是感觉不到而已。如果要移动的话,肌肉就要做功了,克服惯性,从而消耗能量。

到此,以上就是小编对于梯度下降机械臂的问题就介绍到这了,希望介绍关于梯度下降机械臂的3点解答对大家有用。