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英漢人工智能 共有 7057 個(gè)詞條內(nèi)容

action model learning

    是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中涉及創(chuàng)建和修改軟件智能體有關(guān)其環(huán)境中可執(zhí)行的行為的效果和前提條件的知識(shí)。這些知識(shí)通常以基于邏輯的動(dòng)作描述語(yǔ)言表示。...[繼續(xù)閱讀]

英漢人工智能

action clause of production

    產(chǎn)生式規(guī)則的后半部分。每條規(guī)則的前提或前半部分是一個(gè)或多個(gè)子句形成的布爾組合,每個(gè)子句由相互關(guān)聯(lián)的屬性、對(duì)象和值三個(gè)要素作為變?cè)囊粋€(gè)謂詞函數(shù)構(gòu)成。前提往往是一些子句的合取。每個(gè)子句內(nèi)部可能包含有任意復(fù)雜...[繼續(xù)閱讀]

英漢人工智能

action language

    用于說(shuō)明狀態(tài)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)的語(yǔ)言,通常用于建立動(dòng)作對(duì)世界的影響的形式化模型。動(dòng)作語(yǔ)言通常用于人工智能和機(jī)器人領(lǐng)域,描述動(dòng)作如何隨時(shí)間影響系統(tǒng)的狀態(tài),并可用于自動(dòng)規(guī)劃。...[繼續(xù)閱讀]

英漢人工智能

action model learning

    在機(jī)器學(xué)習(xí)中,動(dòng)作模型學(xué)習(xí)涉及創(chuàng)建和修改智能體關(guān)于在環(huán)境中可執(zhí)行的動(dòng)作的效果和前提條件的知識(shí)。這種知識(shí)通常以基于邏輯的動(dòng)作描述語(yǔ)言表示,用作自動(dòng)規(guī)劃系統(tǒng)的輸入。...[繼續(xù)閱讀]

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action selection

    表征智能系統(tǒng)最基本問(wèn)題的一種方式:下一步該做什么。在人工智能和計(jì)算認(rèn)知科學(xué)中,“動(dòng)作選擇問(wèn)題”通常與在其環(huán)境中表現(xiàn)出復(fù)雜行為的智能體和人工系統(tǒng)相關(guān)。...[繼續(xù)閱讀]

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activation accommodation

    利用機(jī)器人的傳感器反饋和控制機(jī)制來(lái)指導(dǎo)其在動(dòng)態(tài)環(huán)境中運(yùn)動(dòng)。它類似人在所處環(huán)境中感知并適應(yīng)目標(biāo)的神經(jīng)系統(tǒng)。...[繼續(xù)閱讀]

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activation time constant

    在中間形態(tài)激活平衡中用的一個(gè)常數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)時(shí)間指在某時(shí)刻,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解權(quán)系數(shù)的暫態(tài)時(shí)間。由網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)方程的動(dòng)態(tài)時(shí)間常數(shù)可估計(jì)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算時(shí)間。...[繼續(xù)閱讀]

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active instance selection

    在實(shí)例中學(xué)習(xí)的過(guò)程中,程序能夠從特定的實(shí)例中導(dǎo)出規(guī)則,由可能的訓(xùn)練實(shí)例構(gòu)成的空間叫實(shí)例空間,可準(zhǔn)確搜索實(shí)例空間的程序叫動(dòng)態(tài)實(shí)例選擇程序。...[繼續(xù)閱讀]

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active learning

    主動(dòng)學(xué)習(xí)主要是選擇策略,它通過(guò)一定的算法查詢最有用的未標(biāo)記樣本,并交專家進(jìn)行標(biāo)記,再用查詢到的樣本訓(xùn)練分類模型來(lái)提高模型的精確度。在某些情況下,沒(méi)有類標(biāo)簽的數(shù)據(jù)相當(dāng)多而有類標(biāo)簽的數(shù)據(jù)相當(dāng)少,而人工對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記...[繼續(xù)閱讀]

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active list

    在搜索過(guò)程中生成但還沒(méi)有被搜索策略發(fā)現(xiàn)的狀態(tài)列表。...[繼續(xù)閱讀]

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