AI

群体智能（Swarm Intelligence，简称SI）是一种模拟自然界中去中心化、自组织系统集体行为的人工智能概念。它通常由一群简单的个体组成，这些个体通过局部交互和简单的规则来实现复杂的全局行为...

模糊逻辑（Fuzzy Logic）是一种处理不确定性和模糊性的数学方法，由美国控制论专家洛特非（Lotfi A. Zadeh）于1965年首次提出。它通过引入“模糊集合”和“隶属度”的概念，扩展了传统...

粒子群优化（PSO）的核心思想 粒子群优化是一种模拟自然界中鸟群或鱼群行为的优化算法。它假设每个粒子（particle）是一个潜在的解，这些粒子在解空间中“飞行”，并通过相互之间的信息交流来寻找最优解...

进化规划（Evolutionary Programming，EP）是一种基于生物进化原理的优化算法，属于进化计算（Evolutionary Computation）的一个重要分支。它通过模拟自然选择和...

进化策略（Evolution Strategy, ES）是一种受自然进化过程启发的优化算法，主要用于解决连续变量的优化问题。与遗传算法类似，进化策略通过模拟自然选择、变异和重组等机制来逐步改进候选解的...

遗传编程（Genetic Programming，GP）是一种基于进化算法的自动编程技术，通过模拟自然选择过程来生成和优化计算机程序。它是进化计算的一个重要分支，广泛应用于复杂问题的求解和优化。以下是...

进化算法（Evolutionary Algorithms，EA）是一类基于自然选择和遗传学原理的优化算法。它们模拟生物进化过程，通过选择、交叉（重组）和变异等操作来逐步改进候选解的质量。进化算法是启发...

图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种用于处理图结构数据的深度学习模型，能够有效捕捉节点之间的复杂关系。以下是关于GNNs的基本原理、应用和优势的详细介绍： 1. ...

稀疏编码（Sparse Coding）是一种无监督学习方法，旨在通过稀疏表示来捕捉数据的内在结构。其核心思想是将输入数据表示为少量基向量的线性组合，从而实现对数据的高效表示。 基本原理 稀疏编码通过构...

AI大模型的工作原理主要基于深度学习技术，尤其是神经网络。以下是其工作原理的详细解释，从数据输入到模型输出的全过程： 1. 数据输入 AI大模型的输入数据可以是文本、图像、语音或其他形式的多媒体数据...