应该说基于深度学习的聚类方法有哪些？
数据挖掘、机器学习中传统的聚类算法如KMeans、层次聚类、DBSCAN、谱聚类大家已众所周知。可参考这篇文章：用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？ - 清华大学数据科学研究院的回答 - 知乎
但随着深度学习的兴起，深度学习和聚类的结合也产生了一个新的方向，即深度聚类Deep Clustering，这个方向目前的综述有：
[1]A Survey of Clustering With Deep Learning: From the Perspective of Network Architecture
[2]Clustering with Deep Learning: Taxonomy and New Methods
此外Github上还有人对深度聚类的相关论文和开源代码做了一个整理。
Deep Clustering: methods and implements
不需要SVM, 所谓段到段是指 "谢邀，知乎最棒" 直接到 "积极"。 一般LSTM最后将整句话变成了一个vector, 加一个简单的分类器（softmax）就好了。
这个分类器（softmax）的参数和LSTM的参数一同在训练过程中变动。
大家好，我是微学AI，今天给大家带来手写OCR识别的项目。手写的文稿在日常生活中较为常见，比如笔记、会议记录，合同签名、手写书信等，手写体的文字到处都有，所以针对手写体识别也是有较大的需求。目前手写体的识别相比印刷体识别率不是太高，主要有以下几个难点：
1.中文汉字字符级别的类别较多；
2.手写体字符的书写随意性较大, 比如连笔字、草书、行书字体
3.每个人的书写风格不一样
以上难点对手写体的识别都带来了很大难度。本项目先采用paddlehub第三方库包进行手写识别，让大家体验以下。
实现代码模块：
#模型导入
import paddlehub as hub
ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_server")
import cv2
image_path = '123456.png'
# 读取测试文件夹test.txt中的照片路径
np_images =[cv2.imread(image_path)]
results = ocr.recognize_text(
images=np_images, # 图片数据，ndarray.shape 为 [H, W, C]，BGR格式；
use_gpu=False, # 是否使用 GPU；若使用GPU，请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量
output_dir='ocr_result', # 图片的保存路径，默认设为 ocr_result；
visualization=True, # 是否将识别结果保存为图片文件；
box_thresh=0.5, # 检测文本框置信度的阈值；
text_thresh=0.5) # 识别中文文本置信度的阈值；
for result in results:
data = result['data']
save_path = result['save_path']
for infomation in data:
print('text: ', infomation['text'], '\nconfidence: ', infomation['confidence'], '\ntext_box_position: ', infomation['text_box_position'])chinese_ocr_db_crnn_server 模型代码可以自动下载，一般在默认地址里：C:\Users\***\.paddlehub\modules\chinese_ocr_db_crnn_server，模型里面的文件结构：
手写识别测试图片样例：
识别结果：
text: 每一个人的生命中，都应该有一次，
confidence: 0.9856153130531311
text_box_position: [[162, 20], [836, 31], [835, 100], [161, 88]]
text: 为了某个人而忘了自己，不求有结果
confidence: 0.9664433598518372
text_box_position: [[62, 107], [849, 101], [849, 166], [62, 172]]
text: 不求同行，不求曾经拥有，甚至不求
confidence: 0.9502739906311035
text_box_position: [[52, 184], [850, 177], [850, 256], [52, 263]]
text: 他知道，只求在最美的年华里，遇见他。
confidence: 0.9504407048225403
text_box_position: [[31, 273], [887, 260], [888, 352], [32, 365]]大家看到对上面的识别效果还行，也可以选择其他手写照片试试，主要识别率不是大家理想的，需要进一步根据相关数据进行训练，如果是字体特别潦草的识别效果不佳，对于正楷字，规范的行书等识别率较高。
同时我们也可以基于PP-OCRv3中英文超轻量预训练模型进行优化手写文字识别模型，将默认预训练模型的准确率从0.03%提升到54%。
小伙伴可以自己进行训练，可使用公开的手写文本识别数据集，包含Chinese OCR, 手写中文数据集CASIA-HWDB2.x等，可直接下载使用进行训练。训练的过程可根据参考文献进行训练，有具体问题可以私信交流哦。
参考文献：OCR手写文字识别 - 飞桨AI Studio
往期作品：
深度学习实战项目
1.深度学习实战1-(keras框架)企业数据分析与预测
2.深度学习实战2-(keras框架)企业信用评级与预测
3.深度学习实战3-文本卷积神经网络（TextCNN）新闻文本分类
4.深度学习实战4-卷积神经网络（DenseNet）数学图形识别+题目模式识别
5.深度学习实战5-卷积神经网络（CNN）中文OCR识别项目
6.深度学习实战6-卷积神经网络(Pytorch)+聚类分析实现空气质量与天气预测
7.深度学习实战7-电商产品评论的情感分析
8.深度学习实战8-生活照片转化漫画照片应用
9.深度学习实战9-文本生成图像-本地电脑实现text2img
10.深度学习实战10-数学公式识别-将图片转换为Latex(img2Latex)
11.深度学习实战11(进阶版)-BERT模型的微调应用-文本分类案例
12.深度学习实战12(进阶版)-利用Dewarp实现文本扭曲矫正
13.深度学习实战13(进阶版)-文本纠错功能，经常写错别字的小伙伴的福星
14.深度学习实战14(进阶版)-手写文字OCR识别，手写笔记也可以识别了
15.深度学习实战15(进阶版)-让机器进行阅读理解+你可以变成出题者提问
16.深度学习实战16(进阶版)-虚拟截图识别文字-可以做纸质合同和表格识别
17.深度学习实战17(进阶版)-智能辅助编辑平台系统的搭建与开发案例
18.深度学习实战18(进阶版)-NLP的15项任务大融合系统，可实现市面上你能想到的NLP任务
19.深度学习实战19(进阶版)-ChatGPT的本地实现部署测试，自己的平台就可以实现ChatGPT
...(待更新)
随着科技的进步和人工智能的快速发展，基于深度学习的图像识别技术正成为引领智能时代的重要应用之一。无论是在人脸识别、自动驾驶、医疗影像还是工业检测等领域，图像识别技术都展现出了巨大的潜力和广阔的前景。本文将深入探讨基于深度学习的图像识别技术的原理、应用以及未来发展方向。
深度学习作为机器学习的一个重要分支，通过构建多层神经网络来模拟人脑的学习和识别过程。在图像识别中，基于深度学习的方法主要依赖于卷积神经网络(Convolutional Neural Network，简称CNN)。CNN能够自动提取图像中的特征，并将其映射到相应的类别。
根据CNN的结构，对于输入图像数据，首先通过一系列卷积层、池化层和激活函数的操作，将图像中的特征逐渐提取出来，然后将提取到的特征输入到全连接网络中进行分类。通过反向传播算法，网络能够根据输入图像的标签对模型进行训练和优化，从而得到更准确的分类结果。
基于深度学习的图像识别技术已经在各个领域得到广泛应用，并取得了令人瞩目的成果。
人脸识别作为图像识别的重要应用之一，基于深度学习的方法在人脸检测、人脸识别和人脸表情分析等方面取得了突破性进展。通过训练大规模的人脸数据库，深度学习模型能够从图像中准确地识别人脸，并实现人脸对比和人脸搜索等功能。
深度学习的图像识别技术在自动驾驶领域也有着重要的应用。通过结合激光雷达和摄像机等传感器数据，深度学习模型能够实时地检测和识别道路、交通标志和其他车辆等物体，从而实现车辆的自主导航和智能驾驶。
医疗影像是另一个基于深度学习的图像识别的重要领域。通过对大量的医疗影像数据进行学习和训练，深度学习模型能够快速、准确地识别和分析病变区域，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
在工业生产中，基于深度学习的图像识别技术可以应用于产品质量检测和缺陷分析等方面。通过分析产品的视觉特征，深度学习模型能够自动识别产品的缺陷，提高生产质量和工作效率。
尽管基于深度学习的图像识别技术已经取得了巨大成功，但在实际应用中仍然存在着一些挑战和问题。
首先，深度学习模型需要大量的标记数据进行训练，而标注数据的准确性和数量对于模型的性能有着重要影响。如何获取高质量的标注数据以及如何解决标注数据不平衡的问题是目前亟需解决的难题。
其次，深度学习模型的计算资源和模型大小较大，给实际应用带来了一定的挑战。如何在保证识别准确性的同时，提高模型的运行效率和性能是进一步发展图像识别技术的关键问题。
此外，深度学习模型的解释性较差，难以解释模型的决策过程和具体特征的重要性。在一些对模型解释性要求较高的应用场景中，如何提高模型的可解释性是未来研究的重要方向。
综上所述，基于深度学习的图像识别技术在智能时代具有广泛的应用前景。随着技术的进一步发展和突破，相信基于深度学习的图像识别技术将在更多领域得到应用，并为人类创造更美好的生活。
随着人工智能技术的不断发展，基于深度学习的专家系统成为了当前研究的热点之一。深度学习技术的引入为专家系统的发展带来了全新的可能性，使其在各个领域都展现出了强大的应用前景。
基于深度学习的专家系统利用神经网络模型进行数据的训练与学习，从而实现对领域知识的智能化掌握和应用。这种系统能够通过大量数据的学习和分析，不断优化自身的知识库，实现对复杂问题的高效解决。
在医疗领域，基于深度学习的专家系统可以通过学习海量医疗数据，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高诊断准确性和治疗效果。在金融领域，该系统可以通过对市场数据的分析，为投资者提供智能化的投资建议，优化投资组合，降低风险。
总的来说，基于深度学习的专家系统在各个领域的应用都体现出了巨大的潜力和价值，促进了人工智能技术与专业知识的结合，推动了技术创新与产业发展的融合。
尽管基于深度学习的专家系统在各个领域都取得了一定的成就，但也面临着一些挑战。首先，数据的质量和数量对系统性能的影响至关重要，需要不断优化数据采集与清洗的过程。其次，算法的复杂性和计算资源的需求也是系统发展的关键因素，需要在提升算法效率的同时，降低系统运行的成本。
未来，随着深度学习技术的不断进步和应用场景的不断拓展，基于深度学习的专家系统将迎来更广阔的发展空间。随着全球数据量的不断增加和计算资源的不断提升，专家系统的智能化水平将不断提高，为人类社会带来更多的便利和发展机遇。
基于深度学习的专家系统是人工智能技术与专业知识相结合的典范，其在各个领域的应用前景备受期待。通过持续的技术创新和跨界合作，我们相信这一技术将会在未来发展中发挥越来越重要的作用，为社会的进步和发展注入新的动力。
基于深度强化学习的机器鱼是近年来人工智能领域备受瞩目的研究课题之一。随着深度学习技术的快速发展，结合强化学习的方法在智能机器人领域取得了显著的进展，这也为以模拟生物学习行为为目标的研究提供了新的机遇和挑战。
深度强化学习是指结合深度学习与强化学习的技术手段，旨在实现智能体能够通过与环境交互来学习最优的决策策略。最早的深度强化学习技术可以追溯到 AlphaGo 在围棋比赛中的成功应用，随后在各种复杂的问题领域都取得了不俗的成就。
机器鱼作为仿生机器人的典型代表，基于深度强化学习的研究也逐渐成为了学术界和工业界关注的焦点。通过模拟鱼类在水中的游动过程，研究者们希望能够实现智能机器鱼在复杂水域中的灵活自如地行动，从而拓展其在海洋探测、环境监测等领域的应用前景。
基于深度强化学习的机器鱼设计涉及多个关键技术领域，包括传感器技术、控制算法、机械结构设计等。传感器技术主要用于获取环境信息和机器鱼自身状态，为控制算法提供数据支持；控制算法则负责根据传感器数据决策机器鱼的行动策略；而机械结构设计则直接影响着机器鱼在水中的运动性能和灵活性。
在机器鱼的实现过程中，研究者们不仅考虑了技术方面的挑战，还关注了仿生学习的原理。通过模仿鱼类在水中的游动方式和捕食行为，不断优化机器鱼的设计，使其能够更好地适应各种复杂的水下环境。
基于深度强化学习的机器鱼不仅在实验室研究领域有着广泛的应用，还在实际的海洋探测任务中展现出了巨大的潜力。智能机器鱼能够灵活应对海底环境中的各种挑战，通过高效的探测方式，实现海洋资源的科学开发和利用。
未来随着深度学习和强化学习技术的不断进步，基于深度强化学习的机器鱼将会在海洋勘测、海底考古、生态监测等领域展现出更加广阔的应用前景，为人类探索海洋世界提供强有力的技术支持。
深度学习技术在近年来取得了巨大的突破，在各个领域都展现出强大的应用价值。其中，基于matlab的深度学习的模式识别技术尤为引人注目。本文将介绍这一技术的基本原理、应用场景以及未来发展趋势。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过多层次的神经网络结构实现对数据的特征提取和表示。与传统的机器学习算法相比，深度学习在处理大规模数据和复杂模式识别任务时具有明显优势。
在深度学习中，使用到的神经网络结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。这些网络结构能够有效地学习到数据的抽象表示，从而实现对复杂模式的识别和预测。
matlab是一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的工具包和函数库，对于深度学习的研究和应用具有重要意义。在matlab平台上，有丰富的深度学习工具包可供使用，如Deep Learning Toolbox等。
基于matlab的深度学习的模式识别技术，通常通过构建神经网络模型、选择合适的学习算法和优化策略，对数据进行训练和测试，最终实现对模式的准确识别和分类。
基于matlab的深度学习的模式识别技术在各个领域都有广泛的应用。例如，在计算机视觉领域，可以利用深度学习技术实现图像识别、目标检测等任务；在自然语言处理领域，可以应用深度学习进行文本分类、情感分析等；在医疗影像诊断中，深度学习也被用于辅助医生进行疾病诊断等。
此外，基于matlab的深度学习的模式识别技术还被广泛应用于金融、电商、智能制造等行业，为企业决策和产品优化提供强大支持。
随着人工智能技术的不断发展，基于matlab的深度学习的模式识别技术也将不断完善和拓展。未来，我们可以期待深度学习在更多领域的应用，如自动驾驶、智能机器人等。
同时，随着算法和计算力的提升，深度学习模型的性能和效率也将得到进一步提升，为模式识别领域带来新的突破和机遇。
综合以上观点可知，基于matlab的深度学习的模式识别技术具有广阔的应用前景和发展空间，将为人类社会带来更多的便利和机遇。
深度学习作为人工智能技术领域的热门话题，正在逐渐改变我们生活的方方面面。在智慧城市的发展中，深度学习技术发挥着至关重要的作用，为城市管理、公共服务、交通运输等领域带来了前所未有的便利和效率提升。
智慧城市是指利用信息技术和通信技术，对城市的各个方面进行智能化管理和优化，以提高城市的可持续发展能力和综合竞争力的城市发展模式。智慧城市以智能交通、智能能源、智能环境、智能建筑等为特征，旨在提升城市居民的生活质量，实现资源的有效利用和环境的可持续发展。 在智慧城市的发展过程中，深度学习技术的应用正在日益增多，并呈现出以下几个特点：
智慧交通是智慧城市建设的重要组成部分，而深度学习技术在智慧交通领域的应用已经取得了一系列成果。例如，利用深度学习技术可以实现交通流量预测、交通事故识别、智能交通信号控制等功能，以提升交通系统运行效率和安全性。
智慧环境建设旨在实现资源的有效利用和环境的可持续发展，而深度学习技术在智慧环境领域的应用可以为环境监测、资源管理、垃圾分类等问题提供智能化解决方案，有助于改善城市的环境质量。
总的来说，深度学习在智慧城市的发展中扮演着至关重要的角色，其应用不仅提高了城市运行效率，还为居民提供了更便捷的生活体验。随着技术的不断进步和城市的不断发展，相信深度学习技术将在智慧城市建设中发挥越来越重要的作用，为城市的可持续发展贡献力量。
随着社会的不断发展，智慧城市已经成为人们关注的焦点之一。在这个数字化和信息化的时代，人工智能技术的应用已经成为推动智慧城市建设的重要驱动力之一。其中，深度学习作为人工智能领域的重要分支，在智慧城市中发挥着越来越重要的作用。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习算法，它模仿人类大脑的工作方式，通过多层次的神经网络结构来实现对复杂数据的学习和分析。在智慧城市的建设中，深度学习技术可以帮助城市管理者更好地理解城市运行的规律，优化城市资源的利用，提升城市的管理效率。
智慧城市以信息技术为支撑，利用物联网、大数据、云计算等技术手段，将城市各个部门的信息整合在一起，实现城市管理的智能化和高效化。智慧城市具有以下几个特点：
深度学习技术在智慧城市建设中的应用已经取得了一系列的成果，为城市的发展和管理带来了诸多益处。以下是一些深度学习在智慧城市中的应用案例：
随着人工智能技术的不断进步和智慧城市建设的深入推进，深度学习在智慧城市中的应用也将逐步扩大和深化。未来，我们可以期待以下几个方面的发展：
总的来说，深度学习作为人工智能技术的重要分支，在智慧城市建设中发挥着越来越重要的作用。通过深度学习技术的运用，我们可以更好地理解城市运行的规律，提升城市的管理效率，改善城市居民的生活质量。
基于学习策略的分类
学习策略是指学习过程中系统所采用的推理策略。一个学习系统总是由学习和环境两部分组成。由环境（如书本或教师）提供信息，学习部分则实现信息转换，用能够理解的形式记忆下来，并从中获取有用的信息。在学习过程中，学生（学习部分）使用的推理越少，他对教师（环境）的依赖就越大，教师的负担也就越重。学习策略的分类标准就是根据学生实现信息转换所需的推理多少和难易程度来分类的，依从简单到复杂，从少到多的次序分为以下六种基本类型：
1）机械学习 (Rote learning)
学习者无需任何推理或其它的知识转换，直接吸取环境所提供的信息。如塞缪尔的跳棋程序，纽厄尔和西蒙的LT系统。这类学习系统主要考虑的是如何索引存贮的知识并加以利用。系统的学习方法是直接通过事先编好、构造好的程序来学习，学习者不作任何工作，或者是通过直接接收既定的事实和数据进行学习，对输入信息不作任何的推理。
2）示教学习 (Learning from instruction或Learning by being told)
学生从环境（教师或其它信息源如教科书等）获取信息，把知识转换成内部可使用的表示形式，并将新的知识和原有知识有机地结合为一体。所以要求学生有一定程度的推理能力，但环境仍要做大量的工作。教师以某种形式提出和组织知识，以使学生拥有的知识可以不断地增加。这种学习方法和人类社会的学校教学方式相似，学习的任务就是建立一个系统，使它能接受教导和建议，并有效地存贮和应用学到的知识。不少专家系统在建立知识库时使用这种方法去实现知识获取。示教学习的一个典型应用例是FOO程序。
3）演绎学习 (Learning by deduction)
学生所用的推理形式为演绎推理。推理从公理出发，经过逻辑变换推导出结论。这种推理是"保真"变换和特化(specialization)的过程，使学生在推理过程中可以获取有用的知识。这种学习方法包含宏操作(macro-operation)学习、知识编辑和组块(Chunking)技术。演绎推理的逆过程是归纳推理。
4）类比学习 (Learning by analogy)
利用二个不同领域（源域、目标域）中的知识相似性，可以通过类比，从源域的知识（包括相似的特征和其它性质）推导出目标域的相应知识，从而实现学习。类比学习系统可以使一个已有的计算机应用系统转变为适应于新的领域，来完成原先没有设计的相类似的功能。
类比学习需要比上述三种学习方式更多的推理。它一般要求先从知识源（源域）中检索出可用的知识，再将其转换成新的形式，用到新的状况（目标域）中去。类比学习在人类科学技术发展史上起着重要作用，许多科学发现就是通过类比得到的。例如著名的卢瑟福类比就是通过将原子结构（目标域）同太阳系（源域）作类比，揭示了原子结构的奥秘。
5）基于解释的学习 (Explanation-based learning, EBL)
学生根据教师提供的目标概念、该概念的一个例子、领域理论及可操作准则，首先构造一个解释来说明为什该例子满足目标概念，然后将解释推广为目标概念的一个满足可操作准则的充分条件。EBL已被广泛应用于知识库求精和改善系统的性能。
著名的EBL系统有迪乔恩（G.DeJong）的GENESIS,米切尔（T.Mitchell）的LEXII和LEAP, 以及明顿（S.Minton）等的PRODIGY。
6）归纳学习 (Learning from induction)
归纳学习是由教师或环境提供某概念的一些实例或反例，让学生通过归纳推理得出该概念的一般描述。这种学习的推理工作量远多于示教学习和演绎学习，因为环境并不提供一般性概念描述（如公理）。从某种程度上说，归纳学习的推理量也比类比学习大，因为没有一个类似的概念可以作为"源概念"加以取用。归纳学习是最基本的，发展也较为成熟的学习方法，在人工智能领域中已经得到广泛的研究和应用。
基于所获取知识的表示形式分类
学习系统获取的知识可能有：行为规则、物理对象的描述、问题求解策略、各种分类及其它用于任务实现的知识类型。
对于学习中获取的知识，主要有以下一些表示形式：
1）代数表达式参数
学习的目标是调节一个固定函数形式的代数表达式参数或系数来达到一个理想的性能。
2）决策树
用决策树来划分物体的类属，树中每一内部节点对应一个物体属性，而每一边对应于这些属性的可选值，树的叶节点则对应于物体的每个基本分类。
3）形式文法
在识别一个特定语言的学习中，通过对该语言的一系列表达式进行归纳，形成该语言的形式文法。
4）产生式规则
产生式规则表示为条件—动作对，已被极为广泛地使用。学习系统中的学习行为主要是：生成、泛化、特化（Specialization）或合成产生式规则。
5）形式逻辑表达式
形式逻辑表达式的基本成分是命题、谓词、变量、约束变量范围的语句，及嵌入的逻辑表达式。
6）图和网络
有的系统采用图匹配和图转换方案来有效地比较和索引知识。
7）框架和模式（schema）
每个框架包含一组槽，用于描述事物（概念和个体）的各个方面。
8）计算机程序和其它的过程编码
获取这种形式的知识，目的在于取得一种能实现特定过程的能力，而不是为了推断该过程的内部结构。
9）神经网络
这主要用在联接学习中。学习所获取的知识，最后归纳为一个神经网络。
10）多种表示形式的组合
有时一个学习系统中获取的知识需要综合应用上述几种知识表示形式。
根据表示的精细程度，可将知识表示形式分为两大类：泛化程度高的粗粒度符号表示、??泛化程度低的精粒度亚符号(sub-symbolic)表示。像决策树、形式文法、产生式规则、形式逻辑表达式、框架和模式等属于符号表示类；而代数表达式参数、图和网络、神经网络等则属亚符号表示类。
按应用领域分类
最主要的应用领域有：专家系统、认知模拟、规划和问题求解、数据挖掘、网络信息服务、图象识别、故障诊断、自然语言理解、机器人和博弈等领域。
从机器学习的执行部分所反映的任务类型上看，大部分的应用研究领域基本上集中于以下两个范畴：分类和问题求解。
（1）分类任务要求系统依据已知的分类知识对输入的未知模式（该模式的描述）作分析，以确定输入模式的类属。相应的学习目标就是学习用于分类的准则（如分类规则）。
（2）问题求解任务要求对于给定的目标状态,??寻找一个将当前状态转换为目标状态的动作序列；机器学习在这一领域的研究工作大部分集中于通过学习来获取能提高问题求解效率的知识（如搜索控制知识，启发式知识等）。
综合分类
综合考虑各种学习方法出现的历史渊源、知识表示、推理策略、结果评估的相似性、研究人员交流的相对集中性以及应用领域等诸因素。将机器学习方法[1] 区分为以下六类：
1）经验性归纳学习 (empirical inductive learning)
经验性归纳学习采用一些数据密集的经验方法（如版本空间法、ID3法，定律发现方法）对例子进行归纳学习。其例子和学习结果一般都采用属性、谓词、关系等符号表示。它相当于基于学习策略分类中的归纳学习，但扣除联接学习、遗传算法、加强学习的部分。
2）分析学习（analytic learning）
分析学习方法是从一个或少数几个实例出发，运用领域知识进行分析。其主要特征为：
·推理策略主要是演绎，而非归纳；
·使用过去的问题求解经验（实例）指导新的问题求解，或产生能更有效地运用领域知识的搜索控制规则。
分析学习的目标是改善系统的性能，而不是新的概念描述。分析学习包括应用解释学习、演绎学习、多级结构组块以及宏操作学习等技术。
3）类比学习
它相当于基于学习策略分类中的类比学习。在这一类型的学习中比较引人注目的研究是通过与过去经历的具体事例作类比来学习，称为基于范例的学习(case_based learning)，或简称范例学习。
4）遗传算法（genetic algorithm）
遗传算法模拟生物繁殖的突变、交换和达尔文的自然选择（在每一生态环境中适者生存）。它把问题可能的解编码为一个向量，称为个体，向量的每一个元素称为基因，并利用目标函数（相应于自然选择标准）对群体（个体的集合）中的每一个个体进行评价，根据评价值（适应度）对个体进行选择、交换、变异等遗传操作，从而得到新的群体。遗传算法适用于非常复杂和困难的环境，比如，带有大量噪声和无关数据、事物不断更新、问题目标不能明显和精确地定义，以及通过很长的执行过程才能确定当前行为的价值等。同神经网络一样，遗传算法的研究已经发展为人工智能的一个独立分支，其代表人物为霍勒德（J.H.Holland）。
5）联接学习
典型的联接模型实现为人工神经网络，其由称为神经元的一些简单计算单元以及单元间的加权联接组成。
6）增强学习（reinforcement learning）
增强学习的特点是通过与环境的试探性（trial and error）交互来确定和优化动作的选择，以实现所谓的序列决策任务。在这种任务中，学习机制通过选择并执行动作，导致系统状态的变化，并有可能得到某种强化信号（立即回报），从而实现与环境的交互。强化信号就是对系统行为的一种标量化的奖惩。系统学习的目标是寻找一个合适的动作选择策略，即在任一给定的状态下选择哪种动作的方法，使产生的动作序列可获得某种最优的结果（如累计立即回报最大）。
在综合分类中,经验归纳学习、遗传算法、联接学习和增强学习均属于归纳学习，其中经验归纳学习采用符号表示方式，而遗传算法、联接学习和加强学习则采用亚符号表示方式；分析学习属于演绎学习。
实际上，类比策略可看成是归纳和演绎策略的综合。因而最基本的学习策略只有归纳和演绎。
从学习内容的角度看，采用归纳策略的学习由于是对输入进行归纳，所学习的知识显然超过原有系统知识库所能蕴涵的范围,所学结果改变了系统的知识演绎闭包, 因而这种类型的学习又可称为知识级学习;而采用演绎策略的学习尽管所学的知识能提高系统的效率，但仍能被原有系统的知识库所蕴涵,即所学的知识未能改变系统的演绎闭包,因而这种类型的学习又被称为符号级学习。
学习形式分类
1）监督学习(supervised learning)
监督学习，即在机械学习过程中提供对错指示。一般实在是数据组中包含最终结果（0，1）。通过算法让机器自我减少误差。这一类学习主要应用于分类和预测 (regression & classify)。监督学习从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类。
2）非监督学习(unsupervised learning)
非监督学习又称归纳性学习（clustering）利用K方式(Kmeans)，建立中心（centriole），通过循环和递减运算(iteration&descent)来减小误差，达到分类的目的。
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