數(shu)(shu)據、算力和(he)(he)(he)算法(fa)(fa)是AI發(fa)展(zhan)的三(san)大基(ji)石。數(shu)(shu)據和(he)(he)(he)算力是AI發(fa)展(zhan)的物質基(ji)礎，算法(fa)(fa)則是AI發(fa)展(zhan)的靈魂。算法(fa)(fa)能夠指數(shu)(shu)級地釋放數(shu)(shu)據和(he)(he)(he)算力的價(jia)值，應用好、改進好算法(fa)(fa)成為新一輪AI技術發(fa)展(zhan)的關鍵。AI領(ling)域(yu)較為知名的算法(fa)(fa)包括感知器、聚(ju)類算法(fa)(fa)、決策(ce)樹、支持向量機和(he)(he)(he)卷積神經(jing)網絡等。
1、感知器
美國計算機科學院羅森布拉特（F.Roseblatt）于1957年提出感知器，是神經網絡第一個里程碑算法。所謂感知器，是一種用于二分類的線性分類模型，其輸入為樣本的特征向量，計算這些輸入的線性組合，如果輸出結果大于某個閥值就輸出1，否則輸出-1。作為一個線性分類器，感知器有能力解決線性分類問題，也可用于基于模式分類的學習控制中。感知器只能解決簡單的線性分類問題，應用面很窄，但是在人工智能發展(zhan)中起到了(le)很大推動作用(yong)，由于是第一(yi)個神經網(wang)絡(luo)算(suan)法，吸引了(le)大量學者對神經網(wang)絡(luo)開展(zhan)研究，同時感知器也為后期更復雜算(suan)法如深度學習奠定基礎。
2、聚類算法
從機器學(xue)習(xi)的(de)(de)(de)角度，聚(ju)類(lei)算法是一種“無監督(du)學(xue)習(xi)”，訓練樣本的(de)(de)(de)標記(ji)信(xin)息是未知的(de)(de)(de)，根據(ju)(ju)數(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)(de)相似(si)(si)性(xing)和距離來劃(hua)分，聚(ju)類(lei)的(de)(de)(de)數(shu)(shu)目(mu)和結構(gou)沒有(you)事先(xian)給定。聚(ju)類(lei)的(de)(de)(de)目(mu)的(de)(de)(de)是尋找數(shu)(shu)據(ju)(ju)簇中潛在(zai)的(de)(de)(de)分組結構(gou)和關聯關系，通過聚(ju)類(lei)使(shi)得同(tong)一個簇內的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)對象(xiang)的(de)(de)(de)相似(si)(si)性(xing)盡可(ke)能大，同(tong)時不在(zai)同(tong)一個簇中的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)對象(xiang)的(de)(de)(de)差異(yi)性(xing)也(ye)盡可(ke)能地大。在(zai)人(ren)工智能中，聚(ju)類(lei)分析亦被稱為“無先(xian)驗學(xue)習(xi)”，是機器學(xue)習(xi)中的(de)(de)(de)重要算法，目(mu)前被廣(guang)泛應用于(yu)各種自然(ran)科學(xue)和工程領域。
目前已經(jing)提出(chu)多種聚(ju)類算法(fa)，可(ke)分(fen)(fen)為(wei)：劃分(fen)(fen)方法(fa)、層次方法(fa)、基(ji)于(yu)(yu)密度的方法(fa)、基(ji)于(yu)(yu)網格的方法(fa)和基(ji)于(yu)(yu)模型(xing)的方法(fa)。其中著名的分(fen)(fen)類算法(fa)k-means算法(fa)就是(shi)基(ji)于(yu)(yu)劃分(fen)(fen)的聚(ju)類算法(fa)。
3、決策樹
決(jue)(jue)策(ce)(ce)樹(shu)(shu)是(shi)一(yi)種簡單卻使(shi)(shi)用廣泛的(de)分類(lei)(lei)器(qi)，通過(guo)訓練數(shu)建立決(jue)(jue)策(ce)(ce)樹(shu)(shu)對(dui)(dui)未知(zhi)數(shu)據進(jin)行高效分類(lei)(lei)。一(yi)棵決(jue)(jue)策(ce)(ce)樹(shu)(shu)一(yi)般包括根結(jie)點(dian)(dian)、內部(bu)結(jie)點(dian)(dian)和葉子結(jie)點(dian)(dian)；葉子結(jie)點(dian)(dian)對(dui)(dui)應(ying)最終決(jue)(jue)策(ce)(ce)結(jie)果(guo)，每一(yi)次劃分過(guo)程遍歷所(suo)有劃分屬(shu)性(xing)找到最好分割方式。決(jue)(jue)策(ce)(ce)樹(shu)(shu)的(de)目標(biao)是(shi)將數(shu)據按照對(dui)(dui)應(ying)的(de)類(lei)(lei)屬(shu)性(xing)進(jin)行分類(lei)(lei)，通過(guo)特征(zheng)屬(shu)性(xing)的(de)選(xuan)擇將不同類(lei)(lei)別數(shu)據集(ji)合(he)貼上對(dui)(dui)應(ying)的(de)類(lei)(lei)別標(biao)簽，使(shi)(shi)分類(lei)(lei)后的(de)數(shu)據集(ji)純度(du)最高，而且能夠通過(guo)選(xuan)擇合(he)適(shi)的(de)特征(zheng)盡量(liang)使(shi)(shi)分類(lei)(lei)速度(du)最快(kuai)，減(jian)少(shao)決(jue)(jue)策(ce)(ce)樹(shu)(shu)深度(du)。
4、支持向量機
支持向(xiang)量(liang)機SVM（Support Vector Machine）是由Cortes和Vapnik于1995年首先提出(chu)的(de)，它是一種基于統計學習(xi)(xi)的(de)機器(qi)學習(xi)(xi)方(fang)法，在(zai)小樣本分(fen)類(lei)(lei)上(shang)也能獲得良(liang)好統計規律。同時(shi)，由于在(zai)文本分(fen)類(lei)(lei)中表(biao)現(xian)出(chu)特有的(de)優勢，成為當(dang)時(shi)機器(qi)學習(xi)(xi)領域研究的(de)熱(re)點(dian)。SVM的(de)學習(xi)(xi)方(fang)法主要包括線(xian)性(xing)可分(fen)向(xiang)量(liang)機、線(xian)性(xing)支持向(xiang)量(liang)機以及非線(xian)性(xing)支持向(xiang)量(liang)機。
SVM通(tong)過建立一(yi)個最(zui)(zui)優(you)決策超平面，使(shi)得該平面兩側距(ju)平面最(zui)(zui)近的兩類(lei)(lei)樣(yang)本(ben)之間(jian)(jian)的距(ju)離最(zui)(zui)大化(hua)，從(cong)而對(dui)分(fen)類(lei)(lei)問題(ti)(ti)(ti)(ti)提供良好(hao)的泛化(hua)能力。SVM采用核函數技巧將(jiang)(jiang)原(yuan)始(shi)特征(zheng)映(ying)射到更高維空(kong)間(jian)(jian)，解(jie)決原(yuan)始(shi)低緯空(kong)間(jian)(jian)線(xian)性不可(ke)分(fen)的問題(ti)(ti)(ti)(ti)。通(tong)過將(jiang)(jiang)復雜的模式分(fen)類(lei)(lei)問題(ti)(ti)(ti)(ti)非線(xian)性投(tou)射到更高維空(kong)間(jian)(jian)變成(cheng)線(xian)性可(ke)分(fen)的，SVM算法可(ke)在(zai)特征(zheng)空(kong)間(jian)(jian)建立分(fen)類(lei)(lei)平面，解(jie)決非線(xian)性可(ke)分(fen)的問題(ti)(ti)(ti)(ti)。其學習策略是(shi)間(jian)(jian)隔最(zui)(zui)大化(hua)，將(jiang)(jiang)分(fen)類(lei)(lei)問題(ti)(ti)(ti)(ti)轉化(hua)為一(yi)個凸二(er)次規劃(hua)問題(ti)(ti)(ti)(ti)的求解(jie)。
5、卷積神經網絡
卷(juan)積(ji)神經(jing)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)（CNN）是近年發展(zhan)起來(lai)，并(bing)引起廣泛(fan)重視(shi)的(de)(de)(de)(de)一(yi)(yi)(yi)(yi)種高效識別方法。CNN受生物(wu)自然視(shi)覺認知機制啟(qi)發而來(lai)。一(yi)(yi)(yi)(yi)般(ban)地，其基本(ben)結構包括兩層(ceng)，一(yi)(yi)(yi)(yi)是特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)(zheng)提(ti)取(qu)層(ceng)，每(mei)個(ge)神經(jing)元(yuan)(yuan)的(de)(de)(de)(de)輸(shu)入(ru)與(yu)(yu)前一(yi)(yi)(yi)(yi)層(ceng)的(de)(de)(de)(de)局部(bu)接受域相連，并(bing)提(ti)取(qu)該(gai)局部(bu)的(de)(de)(de)(de)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)(zheng)。一(yi)(yi)(yi)(yi)旦該(gai)局部(bu)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)(zheng)被(bei)提(ti)取(qu)后(hou)，它與(yu)(yu)其它特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)(zheng)間的(de)(de)(de)(de)位(wei)臵關(guan)系(xi)也隨之確定下來(lai)；二(er)是特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)(zheng)映(ying)射(she)層(ceng)，網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)的(de)(de)(de)(de)每(mei)個(ge)計(ji)算層(ceng)由多個(ge)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)(zheng)映(ying)射(she)組成，每(mei)個(ge)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)(zheng)映(ying)射(she)是一(yi)(yi)(yi)(yi)個(ge)平面(mian)，平面(mian)上所有(you)神經(jing)元(yuan)(yuan)的(de)(de)(de)(de)權值相等。特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)(zheng)映(ying)射(she)結構采用(yong)影響函數(shu)核(he)小的(de)(de)(de)(de)sigmoid函數(shu)作為(wei)卷(juan)積(ji)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)的(de)(de)(de)(de)激活函數(shu)，使得特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)(zheng)映(ying)射(she)具有(you)位(wei)移不變性。此外，由于一(yi)(yi)(yi)(yi)個(ge)映(ying)射(she)面(mian)上的(de)(de)(de)(de)神經(jing)元(yuan)(yuan)共(gong)享權值，因而減(jian)少了(le)(le)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)自由參(can)數(shu)的(de)(de)(de)(de)個(ge)數(shu)。卷(juan)積(ji)神經(jing)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)中的(de)(de)(de)(de)每(mei)一(yi)(yi)(yi)(yi)個(ge)卷(juan)積(ji)層(ceng)都緊跟著一(yi)(yi)(yi)(yi)個(ge)用(yong)來(lai)求局部(bu)平均(jun)與(yu)(yu)二(er)次(ci)提(ti)取(qu)的(de)(de)(de)(de)計(ji)算層(ceng)，這種特(te)(te)(te)(te)有(you)的(de)(de)(de)(de)兩次(ci)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)(zheng)提(ti)取(qu)結構減(jian)小了(le)(le)特(te)(te)(te)(te)征(zheng)(zheng)(zheng)(zheng)分辨率。
