日韩av大片在线观看欧美成人不卡|午夜先锋看片|中国女人18毛片水多|免费xx高潮喷水|国产大片美女av|丰满老熟妇好大bbbbbbbbbbb|人妻上司四区|japanese人妻少妇乱中文|少妇做爰喷水高潮受不了|美女人妻被颜射的视频,亚洲国产精品久久艾草一,俄罗斯6一一11萝裸体自慰,午夜三级理论在线观看无码

西門子代理商 秦皇島西門子代理商 秦皇島西門子代理商

生物的學(xué)習(xí)系統(tǒng)隨處可見,，從只有300個左右神經(jīng)元的低級蛔蟲（秀麗隱桿線蟲）,，到有兩千億個神經(jīng)元的成年大象的大腦，比比皆是,。無論是在果蠅,、蟑螂、黑猩猩或海豚體內(nèi),，所有的神經(jīng)元所做的事情都是一樣的：處理并傳遞信息,。所有生物做這些事情的原因也是*的：避免危險，使物種地生存并繁衍,，所有的生物必須能感知環(huán)境,，并做出相應(yīng)的反應(yīng)，記住那些是危險信號,，哪些是有益的信號,。簡言之,，無論對單個個體還是整個物種，學(xué)習(xí)都是其在自然界生存的必要條件,。然而,，這一鐵的規(guī)律也越來越適用于人造系統(tǒng)。

Volker Tresp博士是西門子機器研究領(lǐng)域內(nèi)的*人士,，也是慕尼黑大學(xué)的電腦科學(xué)教授,。他說，學(xué)習(xí)有三種：記憶（如,，記住事實的能力）,、技能（如，學(xué)習(xí)如何投球的能力）和抽象能力（如,，從大量觀察中得出規(guī)律的能力）,。電腦是*個領(lǐng)域內(nèi)的高手，但目前正在另外兩個領(lǐng)域內(nèi)迅速地趕超,。例如,，可以毫厘不差地生產(chǎn)出厚度均勻且平整的鋼板——西門子20多年來一直在這個領(lǐng)域處于*地位。Tresp說,，“在這里,，較簡單的模式就是先給出預(yù)測，然后去檢驗產(chǎn)出品是否符合規(guī)格要,。求,。如，首先明確對高級鋼板產(chǎn)成品的要求,，自動軋鋼廠結(jié)合傳感器提供的數(shù)據(jù)（成分,、帶鋼溫度等），在已有信息的基礎(chǔ)上,，估算所需的壓力,。根據(jù)產(chǎn)出品數(shù)據(jù)相應(yīng)地進行實時調(diào)整，終慢慢地算出正確的壓力,，并產(chǎn)出符合厚度要求的鋼板,。“以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，” Tresp解釋,，“可以通過調(diào)整影響既定參數(shù)（如厚度）的全部因素的權(quán)重矩陣來實現(xiàn)這種調(diào)節(jié)的目標,。”

除記憶和改進技能的能力外，人造系統(tǒng)正逐漸被用來進行概括或抽象個體的特點,，以此來判斷它是否屬于某一個群體,。光學(xué)字符識別（OCR）就是一個例子，它以前是用來高速掃描并分揀信件的。該技術(shù)約在1985年初次面世,，與那時相比,，現(xiàn)在其精確度已經(jīng)有了驚人的提高，識別范圍也已從單個數(shù)字提高到95%以上手寫拉丁字母及90%以上阿拉伯語手寫體,。其實,，早在2007年，西門子ARTread學(xué)習(xí)系統(tǒng)就曾經(jīng)榮獲文檔分析與識別會議組織的阿拉伯語光學(xué)字符識別（OCR）比賽*名,。由于光學(xué)字符識別技術(shù)的高度可靠性,，它已經(jīng)開始被逐漸應(yīng)用到諸如車牌自動識別和工業(yè)視覺中（如需了解更多信息,，請參閱第67頁）,。

機器學(xué)習(xí)能力將會如何發(fā)展呢？顯而易見的是,，隨著感應(yīng)器在能源和數(shù)字方面的大規(guī)模應(yīng)用,，可以很容易地通過本地和信息網(wǎng)絡(luò)獲得更多數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)發(fā)展的前景十分廣闊,。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的學(xué)習(xí)應(yīng)用主要體現(xiàn)在兩個大型項目中,。*個是Theseus項目，西門子主導(dǎo)MEDICO技術(shù),，該項目主要是從圖像和文本中提取語義信息,，促成各種新的應(yīng)用程序來改善醫(yī)生的工作流程。第二個項目是歐盟的大規(guī)模知識加速器項目（LarKC）,，研發(fā)可伸縮查詢,、推理能力和鍵連資料的機器學(xué)習(xí)方法。“能夠和鍵連資料一起學(xué)習(xí),，” Tresp說,，“這才是今天令人激動的地方！”

Arthur F. Pease

以神經(jīng)系統(tǒng)為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)體系（1）基于輸入的信息（2）根據(jù)為期14天的培訓(xùn)對未來7天的氣體需求做出預(yù)測（3）,。
學(xué)習(xí)通過對部分學(xué)習(xí)（5）和*訓(xùn)練（6）的隨機權(quán)重組合（4）在三個片段中得到反映,。
以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的系統(tǒng)有能力處理大量的輸入數(shù)據(jù)，并調(diào)整終的輸出成果,。為實現(xiàn)這一點,，這種系統(tǒng)必須建立起一種數(shù)學(xué)模型來復(fù)制現(xiàn)實世界中相應(yīng)的實物。這種模型本質(zhì)上是一種決策單元的集合,。從整體角度來看,，可以通過矩陣形式來反映決策單元。取決于應(yīng)用程序的復(fù)雜程度,，可能要求數(shù)百個互動矩陣,。
起初，決策單元之間的互動是隨機的,。那么,，當系統(tǒng)開始進入學(xué)習(xí)階段,，其錯誤率——預(yù)期和實際觀察到的結(jié)果之間的差異——很高（4）。和真實的結(jié)果相比較后,，錯誤率會被反饋到每個矩陣中（箭頭向右指向每個方框）,，然后就開始調(diào)整每個決策單元在內(nèi)部的權(quán)重，避免隨機出現(xiàn),，并根據(jù)已學(xué)到的信息去修正每個輸入?yún)?shù)（箭頭從每個方框指向左側(cè)）,。
每次這樣的往復(fù)都在不斷減少錯誤率，后,，在上千次這樣的信息往復(fù)以后,，系統(tǒng)就慢慢學(xué)會了如何描述完整的輸入信息流，結(jié)果就是*復(fù)制（6）——并終預(yù)測——現(xiàn)實世界的行為,。