AI: Uninformed search】的更多相关文章

What is a search problem: A solution to a search problem is a sequence of actions (a path) from s0 to a goal state. It is optimal if it has minimum sum of step costs. Traditional Problem: Tower of Hanoi. 解释:搜索问题可以解释为从original state to target state构建的…
前言 平常工作需要频繁使用终端工具,有一个好的命令行终端工具是非常重要的. 尤其是使用mac的小伙伴,估计不少人都觉得iterm2才是最好的终端工具. 其实起初我也是这么觉得的,但是最近直到我使用了这款开源的终端工具,我可以负责任的说,iterm2可以放在角落吃灰去了. 我重度使用了2天,无论从颜值,性能,效率和创新上,都碾压同类的终端工具.我完全找不到任何理由来放弃这么优秀的一款工具.整个使用的体验非常舒服,甚至于觉得,这,就是我心中现代化终端工具该有的样子! 介绍 这款终端工具叫:Warp…
许多 AI 系统训练完毕,正式上线时的基本操作往往可以抽象为:在高维向量空间中,给定一个向量,寻找与之最相近的 k 个向量.当向量数目异常巨大时,如何快速地执行这一基本操作,便成为 AI 系统在工程应用中必须解决的问题. Facebook 发布 faiss (Facebook AI Similarity Search) 就是专门用来解决这个问题的. 详细阐述请看 facebook 的原文: https://code.facebook.com/posts/1373769912645926/fais…
大牛云集的中国计算机大会:大会日程表:http://cncc.ccf.org.cn/cn/news/schedule_empty 早上的论坛可以在爱奇艺下载视频 下午的分论坛是多个同时进行的,我也只去了一部分,这里先按时间顺序写自己的一些收获,之后会从另外的角度做一个总结. 如果觉得我的整理对你有帮助,欢迎star这个项目 10-26 am 丘成桐 现代几何在计算机科学中的应用 从几何学的角度找到优化问题(如GAN)的等价形式,通过解决等价问题加速优化过程 沈向洋 理解自然语言 概述,对话和理解…
针对2048游戏,有人实现了一个AI程序,可以以较大概率(高于90%)赢得游戏,并且作者在 stackoverflow上简要介绍了AI的算法框架和实现思路. 有博客介绍了其中涉及的算法,讲的很好 其中算法的主要是在ai.js文件中.我加了很多的注释在其中,方便大家理解. function AI(grid) { this.grid = grid; } // static evaluation function AI.prototype.eval = function() { var emptyCe…
Copied From:https://computing.llnl.gov/tutorials/parallel_comp/ Author: Blaise Barney, Lawrence Livermore National Laboratory UCRL-MI-133316 Table of Contents Abstract Overview What is Parallel Computing? Why Use Parallel Computing? Who is Using Para…
Service中可以override的函数有8个,因为每个函数都有个AI版本的,所以实际上是4组函数,AI版本的和非AI版本基本一样, 他们分别是: Receive Search Start (AI) Receive Activation (AI) Receive Tick (AI) Receive Deactivation (AI) 我们以下图为例: 这个分支是一个Sequence,会持续循环执行下方四个任务,直到条件不满足退出. 当执行到该分支时,会触发Service的Search Star…
这一个专题将会是有关AlphaGo的前世今生以及其带来的AI革命,总共分成三节.本人水平有限,如有错误还望指正.如需转载,须征得本人同意. Road to AI Revolution(通往AI革命之路),在这里我们将探索AlphaGo各项核心技术的源头及发展历程: Countdown to AI Revolution(AI革命倒计时),在这里我们将解构AlphaGo,看它是如何诞生的: AI Revolution and Beyond(AI革命及未来发展),在这里我们将解构AlphaGo Zer…
Behavior Selection Algorithms An Overview Michael Dawe, Steve Gargolinski, Luke Dicken, Troy Humphreys, and Dave Mark 翻译:TraceYang,钱康来 4.1 介绍     当家用机玩家对他们购买的游戏要求更高的时候,为游戏编写AI系统变得越来越难了.同时,一些移动平台的小游戏也突然开始活跃了,这使得让AI程序员知道如何在短时间内获得最佳的行为变得重要起来.     即使是强力的…
前面几篇发布了一些有关五子棋的基本算法,其中有一些BUG也有很多值得再次思考的问题,在框架和效果上基本达到了一个简单的AI的水平,当然,我也是初学并没有掌握太多的高级技术.对于这个程序现在还在优化当中,主要是完善所使用的启发方式.编写多线程搜索代码.加入开局库等一些工作.开局库和多线程还没有实现,仅在棋盘表示.模板表示上修改较多,而启发方式上有一些改进,主要是修改了置换表为双置换表(深度和实时),内部迭代加深启发和我们接下来要说明的VCT和VCF代码.其中棋盘表示采用了一组15个32位表示,每一…
前言: 闲得没事, 网上搜"游戏AI", 看到一篇<<2048游戏的最佳算法是?来看看AI版作者的回答>>的文章. 而这篇文章刚好和之前讲的对弈类游戏AI对应上. 于是有了想法, 想把它作为一个实例来进行解读, 从而对之前偏理论的文章做个总结. 承接上四篇博文: (1). 评估函数+博弈树算法 (2). 学习算法 (3). 博弈树优化 (4). 游戏AI的落地 可能有些人会疑惑? 2048并非对弈类类型? 传统的博弈树模型是否能应用于此? 客官莫急, 让我们来一…
match 方法 使用正则表达式模式对字符串执行查找,并将包含查找的结果作为数组返回. stringObj.match(rgExp) 参数 stringObj 必选项.对其进行查找的 String 对象或字符串文字. rgExp 必选项.为包含正则表达式模式和可用标志的正则表达式对象.也可以是包含正则表达式模式和可用标志的变量名或字符串文字. 其余说明与exec一样,不同的是如果match的表达式匹配了全局标记g将出现所有匹配项,而不用循环,但所有匹配中不会包含子匹配项. 例子1: functi…
首先做个小小的声明把,由于俺之前也没接触过AI ,所以有一些专业的词汇可能翻译存在各种问题,如果你发现的话,还是希望能够提出来哦,我们一起进步. 记住配合视频食用更佳哦~ 视频连接:http://www.unrealedu.org/course/15/learn#lesson/79 此外,我也在翻译官方那本C++的教程,已经读完,想着还是用视频的方式来准备,大家如果有什么意见希望可以提出来.好了废话不多说,开译! 第一篇:简单了解AI并创建NavMesh   嗨,大家好,我是PeterNew,谢…
Introduction to Monte Carlo Tree Search (蒙特卡罗搜索树简介)  部分翻译自“Monte Carlo Tree Search and Its Applications”. 论文链接:http://digitalcommons.morris.umn.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1028&context=horizons MCTS 结合了传统 MC 随机采样的方法 和 树搜索的方法.MC 方法利用重复的随机采样来得到结果.在…
Gradient Descent 机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法,梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一.梯度下降(Gradient Descent)[3]也被称之为最快梯度(Steepest Descent),可用于寻找函数的局部最小值.梯度下降的思路为,函数值在梯度反方向下降是最快的,只要沿着函数的梯度反方向移动足够小的距离到一个新的点,那么函数值必定是非递增的,如图1所示. 梯度下降思想的数学表述如下: b=a−α∇F(a)⇒f(a)≥f(b)(1)(1)b=a−α∇F…
Scripted AI and Scripting Engines 脚本AI与脚本引擎 This chapter discusses some of the techniques you can use to apply a scripting system to the problem of game AI, and the benefits you can reap from doing this. At its most basic level, you can think of scri…
动人的DL我们有六个月的时间,积累了一定的经验,实验,也DL有了一些自己的想法和理解.曾经想扩大和加深DL相关方面的一些知识. 然后看到了一个MIT按有关的对出版物DL图书http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/dlbook/,所以就有了读一下这本书然后做点笔记攒点知识量的念头.这一系列的博客将是笔记型的,有什么写的不好之处还望广大博友见谅,也欢迎各位同行能指点一二. 这是本书的第一章,下面是个人感觉蛮重要的一些点: logistic regression ca…
[导读] 本文由知名开源平台,AI技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识.数据分析挖掘.机器学习.深度学习.强化学习.前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱.是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源. 基础知识 1.数学 数学是学不完的,也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础,入门人工智能领域,其实只需要掌握必要的基础知识就好.AI的数学基础最主要…
前言 在深度学习的应用过程中,数据的重要性不言而喻.继上篇介绍了数据合成(个人认为其在某种程度上可被看成一种数据增强方法)这个主题后,本篇聚焦于数据增强来介绍几篇杰作! (1)NanoNets : How to use Deep Learning when you have Limited Data (2)Data Augmentation | How to use Deep Learning when you have Limited Data—Part 2 网上也已经有了上述文章的翻译,推荐…
本文由云+社区发表 | 导语 问答系统是信息检索的一种高级形式,能够更加准确地理解用户用自然语言提出的问题,并通过检索语料库.知识图谱或问答知识库返回简洁.准确的匹配答案.相较于搜索引擎,问答系统能更好地理解用户提问的真实意图, 进一步能更有效地满足用户的信息需求.问答系统是目前人工智能和自然语言处理领域中一个倍受关注并具有广泛发展前景的研究方向. 一.引言 ​ 问答系统处理的对象主要包括用户的问题以及答案.根据问题所属的知识领域,问答系统可分为面向限定域的问答系统.面向开放域的问答系统.以及面…
2018  AI产业界大盘点 大事件盘点 “ 1.24——Facebook人工智能部门负责人Yann LeCun宣布卸任 Facebook人工智能研究部门(FAIR)的负责人Yann LeCun宣布卸任,之后将担任Facebook首席人工智能科学家,保留对FAIR的研究方向的控制.同时,原工作将由新任负责人Jérôme Pesenti  接替,Facebook应用机器学习小组(AML)和Yann  LeCun将同时向其汇报.而Jérôme Pesenti  将直接向Facebook  CTO汇报…
1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别…
在基于深度学习的目标检测算法的综述 那一节中我们提到基于区域提名的目标检测中广泛使用的选择性搜索算法.并且该算法后来被应用到了R-CNN,SPP-Net,Fast R-CNN中.因此我认为还是有研究的必要. 传统的目标检测算法大多数以图像识别为基础.一般可以在图片上使用穷举法或者滑动窗口选出所有物体可能出现的区域框,对这些区域框提取特征并进行使用图像识别分类方法,得到所有分类成功的区域后,通过非极大值抑制输出结果. 在图片上使用穷举法或者滑动窗口选出所有物体可能出现的区域框,就是在原始图片上进行…
原文:NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点:模型压缩.机器学习及最优化算法 导读 AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办.本文针对实验室关注的几个研究热点,模型压缩.自动机器学习.机器学习与最优化算法,选取23篇会议上入选的重点论文进行分析解读,与大家分享.Enjoy! NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)与ICML并称为神经计算和机器学习领域两大顶级学…
Relevant Readable Links Name Interesting topic Comment Edwin Chen 非参贝叶斯   徐亦达老板 Dirichlet Process 学习目标:Dirichlet Process, HDP, HDP-HMM, IBP, CRM Alex Kendall Geometry and Uncertainty in Deep Learning for Computer Vision 语义分割 colah's blog Feature Visu…
参加了今年的ai challenger 的image caption比赛,最终很幸运的获得了第二名.这里小结一下. Pytorch 越来越火了.. 前五名有三个pytorch, 两个tensorflow 关于哪个learning frame work 更适合图像nlp相关的应用 我觉得用户用脚投票使用程度说明一切.tensorflow有强大的slim图像库支持,比如nasnet是slim最先支持的毕竟google原版...,但是在很多比赛灵活性上对比pytorch还有欠缺 比如强化学习feed …
A curated list of Artificial Intelligence (AI) courses, books, video lectures and papers. Updated 2018 Copied from: https://medium.com/datadriveninvestor/a-curated-list-of-artificial-intelligence-ai-courses-books-video-lectures-and-papers-d2f584ca14f…
前言: 最近在研究德州扑克的AI, 也想由浅入深的看下, 在网上找了一圈, 发现很多文章都提到了一篇文章: Programming Poker AI. 仔细拜读了一下, 觉得非常不错. 这里作下简单的翻译工作, 可能加些自己的一些理解, 权当做一回大自然的搬运工, ^_^. 扑克数据模型抽象(Poker Data Type): 本文的作者倾向于使用位/字节级别来描述牌的数据模型(Hand=玩家手牌+公共牌), 也算一种高阶的抽象. 花色(Suit), 其值范围为0..3, 并假定梅花(Clubs…
本文转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25191377 AI突破性论文及代码实现汇总 极视角 · 2 天前 What Can AI Do For You? “The business plans of the next 10,000 startups are easy to forecast: Take X and add AI.” — Kevin Kelly "A hundred years ago electricity transformed countles…
https://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_tree_search 蒙特卡洛树搜索(MCTS)基础 http://mcts.ai/about/index.html UCT_RAVE算法在多人非完备信息博弈中的应用 蒙特卡洛树搜索算法(UCT): 一个程序猿进化的故事 UCT算法(Upper Confidence Bound Apply to Tree),即信任度上限树,是一种博弈树搜索算法,该算法将蒙特卡洛树搜索(Monte—Carlo Tree Sear…