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机器学习五大流派
派别 | 起源 | 擅长算法 |
符号主义 (Symbolists) | 逻辑学、哲学 | 逆演绎算法 |
联结主义 (Connectionists) | 神经科学 | 反向传播算法 (Backpropagation) |
进化主义 (Evolutionaries) | 进化生物学 | 基因编程 |
贝叶斯派 (Bayesians) | 统计学 | 概率推理 |
行为类比主义 (Analogizer) | 心理学 | 核机器 |
符号主义(Symbolists)
符号主义是一种基于逻辑推理的智能模拟方法,又称为逻辑主义,其算法起源于逻辑学和哲学,通过对符号的演绎和逆演绎来进行结果预测。举个例子:根据 2+2=? 来预测 2+?=4中的未知项。
该学派认为:人类认知和思维的基本单元是符号,而认知过程就是在符号表示上的一种运算。它认为人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,因此我们就能够用计算机来模拟人的智能行为,即用计算机的符号操作来模拟人的认知过程。
起源:逻辑学、哲学
核心思想:认知即计算,通过对符号的演绎和逆演绎进行结果预测
问题:知识结构
代表算法:逆演绎算法(Inverse deduction)
代表应用:知识图谱
代表人物:Tom Mitchell、Steve Muggleton、Ross Quinlan
联结主义(Connectionists)
联结主义是统合了认知心理学、人工智能和心理哲学领域的一种理论。联结主义建立了心理或行为现象模型的显现模型—单纯元件的互相连结网络。联结主义有许多不同的形式,但最常见的形式利用了神经网络模型。
联结主义的中心原则是用简单单位的互联网络描述心理现象。联结的形式和单位可以从模型到模型修改。例如,网络的单位可以描述神经元,联结可以描述突触。另一个模型网络中每个单位用一个词表示,每个联结用一个语义类似的词表示。
神经网络是今天联结主义模型的主导形式,如今流行的深度学习也是此学派的一个延伸。
起源:神经科学
核心思想:对大脑进行仿真
问题:信度分配
代表算法:反向传播算法(Backpropagation)、深度学习(Deep learning)
代表应用:机器视觉、语音识别
代表人物:Yann LeCun、Geoff Hinton、Yoshua Bengio
进化主义(Evolutionaries)
起源:进化生物学
核心思想:对进化进行模拟,使用遗传算法和遗传编程
问题:结构发现
代表算法:基因编程(Genetic programming)
代表应用:海星机器人
代表人物:John Koda、John Holland、Hod Lipson
贝叶斯派(Bayesians)
起源:统计学
核心思想:主观概率估计,发生概率修正,最优决策
问题:不确定性
代表算法:概率推理(Probabilistic inference)
代表应用:反垃圾邮件、概率预测
代表人物:David Heckerman、Judea Pearl、Michael Jordan
行为类比主义(Analogizer)
起源:心理学
核心思想:新旧知识间的相似性
问题:相似性
代表算法:核机器(Kernel machines)、近邻算法(Nearest Neightor)
代表应用:Netflix推荐系统
代表人物: Peter Hart、Vladimir Vapnik、Douglas Hofstadter
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