知识图谱最初是由谷歌提出用来优化搜索引擎的技术，在不断发展中外延也一度扩大。盘点目前知识图谱的发展，其已经助力了很多热门的人工智能场景的应用，例如语音助手、聊天机器人、智能问答等。当前的人工智能其实可以简单划分为感知智能（主要集中在对于图片、视频以及语音的能力的探究）和认知智能（涉及知识推理、因果分 ...
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2019-01-05 21:32:35
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上篇文章，已经介绍了如何把话符号化，今天讲讲话的逻辑关系。我们常常会听到： “某某讲的话是不对的。” “某某做事又快又好。” “双休日我们去杭州或者苏州。” 话很简单，里面却包含着可以运算的逻辑关系。 “某某讲的话是不对的。”可以推理为某某的话，结论是不成立的。 “某某做事又快又好。”可以推理为某某 ...
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2019-01-05 00:50:37
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实例详解贝叶斯推理的原理 贝叶斯推理是一种精确的数据预测方式。在数据没有期望的那么多，但却想毫无遗漏地，全面地获取预测信息时非常有用。 提及贝叶斯推理时，人们时常会带着一种敬仰的心情。其实并非想象中那么富有魔力，或是神秘。尽管贝叶斯推理背后的数学越来越缜密和复杂，但其背后概念还是非常容易理解。简言之 ...
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2019-01-04 16:11:32
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上篇我们知道了我们说的哪些话是可以用来计算的，今天聊聊怎么把说的话符号化。 我们要对话进行逻辑运算，可以尝试把说的话转变为符号，然后进行运算，这会是一个很好的选择。大家试想，未来我们要对一段话进行运算和推理，不符号化的话，运算起来将会变得非常麻烦。所以，为了将来运算的简便，我们从最简单的句子开始，逐 ...
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2019-01-04 01:15:44
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注 ： 文中讲述的原理是推理和探讨 ， 和现实中的实现不一定完全相同 。 开始之前， 可以先参考看看我之前写的两篇文章 ： 《设计一个 硬件 实现的 Dictionary（字典）》 https://www.cnblogs.com/KSongKing/p/10193128.html 《漫谈 计算机硬件 ...
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2018-12-31 21:57:59
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世界在变软 全书对作者的介绍仅限于写过几本书。真实姓名、实际从事的职业都不提。读后我猜测是专职自媒体写手。 全书基本是一些朋友圈鸡汤文的合集。文中作者做大师状对世界大势做了许多判断，但是没有推理过程，没有信息来源，没有数据。 总体评价2星，不推荐阅读。 以下是书中一些内容的摘抄，前两条是好不容易跳出 ...
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2018-12-30 20:22:40
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计算能力不是产生智能的本质原因。人类大脑的计算能力有限却有逻辑推理能力，目前计算机的运算能力远远超过人类的运算能力，却无法产生类似的学习和逻辑推理能力。 计算机通过逻辑门去映射最基本的逻辑关系，然后逻辑门（以及其它组件比如继电器）构成逻辑电路去映射并存储更为复杂的上层逻辑。现实中，逻辑门由晶体管实现 ...
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2018-12-28 22:26:29
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朴素贝叶斯（Naive Bayes） 一、简介 首先介绍一下贝叶斯： 贝叶斯(约1702 1761) Thomas Bayes，英国数学家。 约1702年出生于伦敦，做过神甫。1742年成为英国皇家学会会员。1761年4月7日逝世。贝叶斯在数学方面主要研究概率论。 他首先将归纳推理法用于概率论基础理 ...
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2018-12-28 00:52:17
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2018年12月25日，斯坦福大学发布最新的DAWNbench深度学习推理榜单，阿里云获得了图像识别性能及成本双料冠军，打破了基于亚马逊AWS计算平台保持的长达8个月的纪录。这是该榜单首次出现中国科技公司。 阿里云技术团队使用ecs.gn5i-c8g1.2xlarge实例，以每张图片4.218ms的 ...
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2018-12-27 22:52:35
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001 - AI、ML与DL的关系 从涵盖范围上来讲，人工智能（AI）大于机器学习（ML）大于深度学习（DL） 人工智能（AI）：能够感知、推理、行动和适应的程序； 机器学习（ML）：能够随着数据量的增加不断改进性能的算法； 深度学习（DL）：是机器学习的一个子集，利用多层神经网络从大量数据中进行学 ...
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2018-12-21 00:04:33
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