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费曼讲计算机组成原理以及人工智能
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理查德·费曼(Richard Feynman),1965年诺贝尔物理学奖获得者,为我们带来了一堂深入剖析计算机启发式原理的讲座:计算机如何工作,如何存储信息,如何处理数据,如何在有限的时间内使用分配处理来解决问题,以及如何实际计算出对人类有兴趣的数值。这些主题对于研究在计算机中哪些过程可以减少解决特定问题所需的工作量至关重要,这使得计算机在某些领域的解决问题的速度超过了人类,但尚未达到人类智能的复杂程度。本次讲座的一个主要主题是人类思维是否是一系列可以原则上被计算机模仿的固定过程,费曼以他标志性的教学风格,为这个领域提供了清晰而有力的答案,如今这个领域已经在很大程度上占据了我们的生活。 毫无疑问,这堂讲座对于任何想了解人类或机器思维过程的人来说都具有重要意义,同时也让人思考是否可以在不违反逻辑的情况下实现二者之间的融合。 介绍了启发式和元启发式算法的行为特征及其标准。启发式算法通常通过在有限的计算时间内尝试和错误来寻找优化问题的一个好解。元启发式算法是更高级的启发式算法,它们旨在将较低级别的技术和策略结合起来,以便在庞大的参数搜索空间中进行探索和利用。元启发式算法通常包括随机化、尝试和错误等元素。通过使用探索和利用的权衡,元启发式算法可以在保证收敛速度的同时,提高寻找全局最优解的概率。这种搜索方法可以用一个粒子在一个包含浅坑和深坑的搜索空间地形函数 f(x) 上行进的过程来表示。目标是使粒子到达全局最优解(即 f(x) 的最佳解)并保持在那里。通过引入随机性,可以有效地确保粒子能够逃离局部最优解,但无法逃离全局最优解。
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