適應性學習演算法

① 神經網路中的訓練、學習和自適應有什麼區別

神經網路中自適應，應該是指在一些訓練演算法中，學習速率可以自動調整的自適應過程 查看原帖>>

② MATLAB神經網路工具箱中訓練函數和自適應學習函數區別

訓練函數是全局調整權值和閾值，考慮的是整體誤差的最小。
學習函數是局部調整權值和閾值，考慮的是單個神經元誤差的最小。
所以兩者不沖突，可以一樣也可以不同，就像你繞著樓跑步時，地球也在繞著太陽跑，是局部與整體的區別，既有聯系又有區別，辯證統一。

③ 機器學習 什麼是 模型自適應 自學習

有一天，你想吃芒果了，你就到地邊的小攤上去買芒果，你可以自己用手挑芒果。挑完攤主稱重，根據重量付錢。
買芒果嘛，你只要不是重口味或者口味獨特，還是選擇最甜的，熟透了的芒果。因為你是根據重量來付錢的，又不是根據甜的程度或者熟了的程度，雖然攤主有時候會把好的芒果挑出一堆來單獨漲價，但是這里這個攤主沒這么做。
奶奶曾經告訴過你，芒果要買金黃色的，黃橙橙黃燦燦的，這樣的最甜，不要買那些淺黃色的，因為還沒熟透。
這樣你就有了一點經驗，雖然這點經驗是別人直接教給我的：「甜芒果，就是金黃色的」。
生活沒那麼簡單
回家，高高興興吃芒果，但是很快你會發現，並不是每個芒果都那麼甜，有些不甜。奶奶的經驗不是100%正確。只通過顏色判斷芒果甜不甜，不是很靠譜。
你回憶後發現「好像是又大又金黃色的比較甜，那些小點的金黃色的芒果，得有一半是不甜。」（買了100個金黃色的芒果，有50個大的，都是甜的；另外有50個小的，其中有25個是不甜的。）
你總結出來一條經驗規則了：大的金黃色的是最甜的。哈哈。你又高高興興的去買芒果。Shit，你熟悉的、你信得過的那個攤主走了。所以你得
換一個小攤買芒果了，但是新的攤主的芒果是產自不同的地方，你之前總結的經驗可能不行了，你不知道能不能遷移過去（transfer
learning），於是你從頭再開始嘗試吧，發現這里小的，淺黃色的是最甜的！
一天，你表妹來找你玩，想吃芒果，但是她不在乎甜不甜，她喜歡吃多汁的。唉，以前的經驗又不頂用了。你只能進行新的一輪實驗，目標就是多汁的芒果（優化目標變了）。你又總結出，越軟的越多汁。
你出國了讀PhD，這里的芒果跟你家鄉的差不太大了，這里綠色的最好吃。PhD畢業後，你結婚了，老婆不喜歡吃芒果，喜歡吃蘋果。你積累的豐富的挑
if (color is bright yellow and size is big and sold by favorite
vendor): mango is sweet.
if (soft): mango is juicy.etc.
但是你想啊，這些規則越來越多的話，特徵之間的組合啥的就越來越麻煩了，管理、使用都很麻煩。包括寫程序實現啊，誰會笨到寫這么多IfThen。機器學習
隨機的選擇了一個市場上的芒果，作為要研究的目標（training
data）。你可以用一個表格描述芒果屬性和類型的關系，每一行可以放一個芒果的數據，包括芒果的物理屬性（feature）:顏色、大小、形狀、軟硬度、產地，等等，還有這么芒果的類型（output
variables）：甜度、成熟度、多汁度。然後這就是一個多分類問題，或者回歸問題，自動的從數據中學習出特徵與芒果類型的各種關系等。
如果你用決策樹演算法，那麼這個模型的樣子就是你的規則庫了；當然你可以使用其他模型，例如線性模型，這樣就是特徵的線性組合了。
甚至你的選擇芒果的模型，稍微變化下就可以選擇蘋果了，遷移學習。
甚至你的模型會隨著新的樣本、新芒果種類進來後，變的越來越好，增量學習。轉自-丕子 原文基礎上稍作修改

④ 什麼是最佳適應演算法

最佳適應演算法是從全部空閑區中找出能滿足作業要求的、且大小最小的空閑分區的一種計算方法，這種方法能使碎片盡量小。
最佳適應演算法（Best Fit）：
它從全部空閑區中找出能滿足作業要求的、且大小最小的空閑分區，這種方法能使碎片盡量小。為適應此演算法，空閑分區表（空閑區鏈）中的空閑分區要按從小到大進行排序，自表頭開始查找到第一個滿足要求的自由分區分配。該演算法保留大的空閑區，但造成許多小的空閑區。
Best fit演算法等價於裝箱問題，舉例如下：
裝箱問題：有體積為V的箱子N個，體積為Vi的物品M個，求使得物品全部能夠裝入箱子，箱子數量的最小值。
假設 V=6 M=10，V1，V2，...,V10分別為：3 4 4 3 5 1 2 5 3 1。計算過程如下：
第一步按物品體積降序排序：5 5 4 4 3 3 3 2 1 1
第二步：取未裝箱的最大值5裝入第一個箱子。
第三步：判斷第一個箱子是否已滿，不滿且剩餘空間為1，搜尋剩下體積小於等於1的物品填入箱子1，箱子1填滿。
第四步：重復第二，第三步，直到所有物品裝入箱子為止，得到箱子數量為6.
6即時本例N的最小值。

⑤ 松鼠AI智適應教育是怎麼做到哪裡不會學哪裡的

松鼠AI智適應教育能夠做到哪裡不會學哪裡，這就是人工智慧教育的優勢了，再加上乂學教育開發的有自主知識產權的，以高級演算法為核心的智適應學習引擎。通過AI智能系統檢測出孩子學習的薄弱知識點，然後制定學習方案，簡單的來說就是哪裡不會學哪裡。根據孩子的學習級別推送適合孩子學習的內容，打破傳統千篇一律的教學輸入模式，這種教育模式提升學習成績的效果好，我們松鼠AI萬載縣校區第一學期提分率達到96%，得到了家長的認可。

⑥ 松鼠AI智適應教育：人工智慧與教育領域的「自適應學習」怎樣完美融合

松鼠AI是乂學教育開發的國內第一個擁有完整自主知識產權、以高級演算法為核心的自適應學習引擎。據栗浩洋介紹，乂學教育在全球做了一個超納米級的知識點的拆分，對知識點拆分的細膩顆粒程度，超過了Knewton和ALEKS的5-10倍，「當我們做的越細膩，我們對一個學生知識點的診斷也就越精準。據了解，松鼠AI將知識進行劃分，利用AI將學生熟悉掌握的知識摘除，專門攻克其尚未解決的難題，用他的話說就是：「哪裡不會就點哪裡。」具體而言，就是先通過人工智慧把知識點進行細分，然後通過「貝葉斯網路+推斷+知識追蹤」的方式，對每一個學生的薄弱環節進行針對性輔導，使學生不會把時間浪費在已熟練掌握的知識點上，從而提高學習效率。

⑦ 自適應演算法的介紹

自適應（ self-adaptive）是指處理和分析過程中,根據處理數據的數據特徵自動調整處理方法、處理順序、處理參數、邊界條件或約束條件,使其與所處理數據的統計分布特徵、結構特徵相適應,以取得最佳的處理效果。

⑧ 自適應演算法的簡介

自適應過程是一個不斷逼近目標的過程。它所遵循的途徑以數學模型表示，稱為自適應演算法。通常採用基於梯度的演算法，其中最小均方誤差演算法（即LMS演算法）尤為常用。自適應演算法可以用硬體(處理電路)或軟體（程序控制）兩種辦法實現。前者依據演算法的數學模型設計電路，後者則將演算法的數學模型編製成程序並用計算機實現。演算法有很多種，它的選擇很重要，它決定處理系統的性能質量和可行性。
自適應均衡器的原理就是按照某種准則和演算法對其系數進行調整最終使自適應均衡器的代價(目標)函數最小化，達到最佳均衡的目的。而各種調整系數的演算法就稱為自適應演算法，自適應演算法是根據某個最優准則來設計的。最常用的自適應演算法有迫零演算法，最陡下降演算法，LMS演算法，RLS演算法以及各種盲均衡演算法等。在理論上證明了對於任何統計特性的雜訊干擾,VLMS演算法優於LMS演算法。
自適應演算法所採用的最優准則有最小均方誤差(LMS)准則，最小二乘(LS)准則、最大信噪比准則和統計檢測准則等，其中最小均方誤差(LMS)准則和最小二乘(LS)准則是目前最為流行的自適應演算法准則。由此可見LMS演算法和RLS演算法由於採用的最優准則不同，因此這兩種演算法在性能，復雜度等方面均有許多差別。

⑨ 操作系統中自適應演算法的自適應性指

任務管理演算法，不同的任務分配的運行時間片根據需要和重要性劃分，這樣可以提高效率。這對於多線程性能具有較大的提升。最為簡單的方法，每個任務都分配相同的運行時間，時間到，中斷，壓棧，運行另一個任務，....。這樣效率不高。自適應演算法可以動態辨識和調整每個任務的運行時間。