演算法研究者
❶ 計算智能的圖書《計算智能》信息2
書 名: 計算智能
作者：張軍
出版社：清華大學出版社
出版時間： 2009年11月
ISBN: 9787302208440
開本： 16開
定價: 23.00 元 自計算機問世以來，人工智慧（Artificial Intelligence，AI）一直是計算機科學家追求的目標之一。作為人工智慧的一個重要領域，計算智能（Computational Intelligence，CI）因其智能性、並行性和健壯性，具有很好的自適應能力和很強的全局搜索能力，得到了眾多研究者的廣泛關注，目前已經在演算法理論和演算法性能方面取得了很多突破性的進展，並且已經被廣泛應用於各種領域，在科學研究和生產實踐中發揮著重要的作用。
計算智能是受到大自然智慧和人類智慧的啟發而設計出的一類演算法的統稱。隨著技術的進步，在科學研究和工程實踐中遇到的問題變得越來越復雜，採用傳統的計算方法來解決這些問題面臨著計算復雜度高、計算時間長等問題，特別是對於一些NP（Non-determlnlstlc Polynomal）難問題，傳統演算法根本無法在可以忍受的時間內求出精確的解。 因此，為了在求解時間和求解精度上取得平衡，計算機科學家提出了很多具有啟發式特徵的計算智能演算法。這些演算法或模仿生物界的進化過程，或模仿生物的生理構造和身體機能，或模仿動物的群體行為，或模仿人類的思維、語言和記憶過程的特性，或模仿自然界的物理現象，希望通過模擬大自然和人類的智慧實現對問題的優化求解，在可接受的時間內求解出可以接受的解。這些演算法共同組成了計算智能優化演算法。
目前，計算智能演算法在國內外得到廣泛的關注，已經成為人工智慧以及計算機科學的重要研究方向。計算智能還處於不斷發展和完善的過程，目前還沒有牢固的數學基礎，國內外眾多研究者也是在不斷的探索中前進。 計算智能技術在自身性能的提高和應用范圍的拓展中不斷完善。計算智能的研究、發展與應用，無論是研究隊伍的規模、發表的論文數量，還是網上的信息資源，發展速度都很快，已經得到了國際學術界的廣泛認可，並且在優化計算、模式識別、圖像處理、自動控制、經濟管理、機械工程、電氣工程、通信網路和生物醫學等多個領域取得了成功的應用，應用領域涉及國防、科技、經濟、工業和農業等各個方面。 《計算智能》特色
《計算智能》介紹了計算智能領域的主要演算法，其主要特色包括：
◆對演算法的初學者而言，《計算智能》通俗易懂。《計算智能》重點是對各種演算法的思想來源、流程結構、發展改進參數設置和相關應用等方面進行介紹，讓讀者有一個整體的認識和了解。
◆對演算法的研究者而言，《計算智能》實用性強。《計算智能》不但追蹤和點評了各種演算法的發展歷程和研究現狀，而且提供了大量經典而重要的參考資料，為讀者進一步深入學習和理解演算法提供方便。
◆《計算智能》圖文並茂，深入淺出。《計算智能》避免其他演算法書中大量公式、定理、證明等難懂的內容，而是通過大量的圖表示例對每個演算法進行說明和介紹，讓讀者不但能夠快速理解演算法內容，而且能夠加深對演算法的印象。
◆《計算智能》對相關的計算智能演算法都提供了具體的實現流程圖和偽代碼，方便讀者的理解和具體實現可作為工程技術人員實現演算法的參考工具書。
◆《計算智能》在介紹各種演算法的時候都通過一些典型的應用例子對演算法的具體使用方法和使用過程進行說明，加深讀者對演算法的認識和理解。 第1章 緒論
第2章神經網路
第3章 模糊邏輯
第4章 遺傳演算法
第5章蟻群優化演算法
第6章 粒子群優化演算法
第7章 免疫演算法
第8章 分布估計演算法
第9章 Memetic演算法
第10章 模擬退火與禁忌搜索
附錄A索引
❷ 並行演算法的並行演算法的研究內容
(1) 並行計算模型 並行演算法作為一門學科，首先研究的是並行計算模型。並行計算模型是演算法設計者與體系結構研究者之間的一個橋梁，是並行演算法設計和分析的基礎。它屏蔽了並行機之間的差異，從並行機中抽取若干個能反映計算特性的可計算或可測量的參數，並按照模型所定義的計算行為構造成本函數，以此進行演算法的復雜度分析。
並行計算模型的第一代是共享存儲模型，如SIMD-SM和MIMD-SM的一些計算模型，模型參數主要是CPU的單位計算時間，這樣科學家可以忽略一些細節，集中精力設計演算法。第二代是分布存儲模型。在這個階段，人們逐漸意識到對並行計算機性能帶來影響的不僅僅是CPU，還有通信。因此如何把不同的通信性能抽象成模型參數，是這個階段的研究重點。第三代是分布共享存儲模型，也是我們目前研究所處的階段。隨著網路技術的發展，通信延遲固然還有影響，但對並行帶來的影響不再像當年那樣重要，注重計算系統的多層次存儲特性的影響。
(2) 設計技術並行演算法研究的第二部分是並行演算法的設計技術。雖然並行演算法研究還不是太成熟，但並行演算法的設計依然是有章可循的，例如劃分法、分治法、平衡樹法、倍增法/指針跳躍法、流水線法破對稱法等都是常用的設計並行演算法的方法。另外人們還可以根據問題的特性來選擇適合的設計方法。
（3）並行演算法分為多機並行和多線程並行。多機並行，如MPI技術；多線程並行，如OpenMP技術。
以上是並行演算法的常規研究內容。
❸ 菜鳥問個問題，演算法工程師一般是學什麼出身的
其實有些演算法是在數學的基礎上，但是光弄數學是沒有的，那隻是紙上談兵而已，真正地還得將其在計算機中運用的更多才行
❹ 吳恩達究竟是人工智慧的佈道者還是賣水人
Deeplearning.ai、Drive.ai再加上最近的Landing.ai，吳恩達夫婦幾乎要把.ai系列注冊全了。
不過從吳恩達從斯坦福到谷歌再到網路，離職網路後又創立了Deeplearning.ai和Landing.ai的經歷，倒是受到了頗多爭議。
討論吳恩達究竟是人工智慧的賣水人還是佈道者根本沒什麼意義。能號召企業向AI轉型，藉此創造工作機會，並向渴望機會的人提供進入路徑，這已經是一個佈道者能做到的最好的事情。即使吳恩達能從中獲得收益，又有什麼錯呢？
我倒是覺得，吳恩達的職業路徑是一個很好的範本。大企業對頂端人工智慧人才的需求總有一天會達到飽和，教授和學者們如果自己創業，拿到融資倒是不難，可如何把演算法變成可售賣的商品卻沒那麼容易。像吳恩達這樣，以服務提供者的方式在更多地方挖掘出人工智慧落地場景，再培養人才送上這些崗位，可能會是教授們另一條更順遂的商業道路。
❺ 如何研究學習一個機器學習演算法
如何研究學習一個機器學習演算法
1. 還記得我剛來演算法組的時候，我不懂TFIDF是什麼，更不要說什麼SVD,LDA了聽都沒聽過，不懂user-based和item-based的區別，甚至連貝葉斯公式都寫不全。在最初的一段時間，我看別人的代碼，半懂不懂地聽組會分享，然後實現一個又一個現在看來很幼稚的演算法，感覺進步是飛速的。接過來一個演算法需求，我就去網上找篇paper，然後把演算法給實現了就丟給產品線用。
這個時候，同事A對我講，「演算法工程師不是懂一些數學，會寫些演算法就行了，演算法工程師最重要的技能，在於如何定義問題，然後接下來才是如何解決這個問題。」從那以後，當面臨一個需求時，我更願意分析這個需求的關鍵點在哪，然後從大腦里搜索已有的東西能不能解決這個問題，比如FM的演算法缺乏多樣性，那麼我想一下我看過的解決多樣性的paper都有什麼？能不能用在這個上面。如果不能，我再對應去搜問題的關鍵字，而不是演算法的關鍵字。
2. 轉眼間一年過去了，雖說看過的paper不夠多，但是可以應付大部分的需求了。但是我開始迷茫起來，我覺得自己在實現一個又一個的演算法trick，知道一個演算法可以用，我就去網上down一個對應的演算法包，然後把數據丟進去。沒了......那麼我的出路到底在哪？我的核心競爭力在哪？在於知道這么個東西，然後變成跑准備數據的么？
這個時候，同事B給我講了到底博士是如何完成一個畢業設計的，幾百篇論文作為基礎。那是不是把幾百篇論文全都和我以前一樣一字不差的看完？PHD為什麼很容易進入到一個他之前所未知的領域，在於在研究領域所積累的一套方法論。言歸正傳：
當接觸到一個新的演算法時要怎麼去入手？用SVM舉例吧：
第一，去找SVM的Survey，每一個成熟的演算法分支必定有著survey這樣的匯總性paper，通過這個paper，我們大致可以了解這個演算法為什麼出現，最基本的演算法原型是什麼樣的，接下來後人對他做了什麼樣的改進，他到底還有什麼問題。
第二，弄懂這個演算法的來龍去脈，為什麼出現，出現是因為改進了前面演算法所不能做的什麼事情？例如我們為什麼不用基本的線性分類器？和用傳統的分類演算法找到一個超平面區別在於哪？
第三，知道了來龍去脈，我們還要知道這個演算法的缺點在哪？不能適用於什麼？我們怎麼知道？這個就涉及到如何來快速地過一遍一篇paper。
第四，Abstract是最重要的，他告訴了我們這篇paper發的目的是什麼？他想解決什麼問題？然後是Future Work，之所以有著FutureWork是因為這個演算法還有一些問題沒有解決，這個就告訴了我們當前演算法還有什麼缺點？
第五，遞歸再去看這個缺點是否有其他的研究者已經解決掉了。
那麼我們為什麼看paper，為什麼實現某演算法，我歸結為兩點：
1. 學習目的，擴展思路，如果處於這種目的，理解paper的精髓是最重要的。
2. 解決實際問題。那麼應該丟棄的觀點是我最初那樣拿過來一篇paper也沒理解透徹也不知道能不能解決問題，也不知道到底是不是可行，就先實現了再說。勞民傷財~
3. 我自認為自己還算努力，看了很多書，看了很多演算法，但是其實有時候說起來，比如用PCA還是SVD，他們到底有什麼區別，我們如何選擇，我其實還是不明白。
這時，同事C對我說，理解一個演算法，最重要的是要理解這個演算法的世界觀，這個演算法背後的哲學基礎是什麼？只有理解了這個，才算理解一個演算法。
用Boosting來舉例，他背後的世界觀是PAC原則。那麼Boosting為什麼不能引入一個強分類器，因為這個做個類比就相當於Boosting原本是美國的民主政治，一旦引入了一個強勢的領導，就一下子變成了當年毛爺爺時候的政治了。Boosting的世界觀就崩塌掉了。至於說Boosting最終是如何調整數據集的權重，這些就都屬於了細節的層面。
最後，補充一個同事D，無意間的話讓我發覺自己要變得更優秀才行：
同事D在搜Resys，有一個快照上面寫著：本科生Resys十佳論文。同事扭頭對我說，靠，現在本科生都可以發Resys paper了。讓我意識到了自己其實在原本上差距有多大，我要付出更大的努力才能彌補這些也許別人覺得無法跨越的鴻溝。
❻ Python工程師與人工智慧演算法工程師有什麼區別
Python工程師與人工智慧工程師的區別是什麼?一是Python工程師主要是從事編程，只能算是程序員；人工智慧工程師主要是從事演算法研究,也稱作是演算法工程師。兩者有本質的區別。二是Python工程師開發編程就像走業務流程一樣,很多東西都是現有的,你只需要一步一步的去敲代碼,去熟悉它,並不會創造出一些新的東西；人工智慧演算法工程師比Python工程師更需要有良好的數學基礎,因為在人工智慧演算法研究中會運用到許多數學知識,還要學會如何靈活運用各種框架和優化神經網路，需要你去研發它,創造出新的東西。
❼ 神經網路演算法原理
4.2.1 概述
人工神經網路的研究與計算機的研究幾乎是同步發展的。1943年心理學家McCulloch和數學家Pitts合作提出了形式神經元的數學模型，20世紀50年代末，Rosenblatt提出了感知器模型，1982年，Hopfiled引入了能量函數的概念提出了神經網路的一種數學模型，1986年，Rumelhart及LeCun等學者提出了多層感知器的反向傳播演算法等。
神經網路技術在眾多研究者的努力下，理論上日趨完善，演算法種類不斷增加。目前，有關神經網路的理論研究成果很多，出版了不少有關基礎理論的著作，並且現在仍是全球非線性科學研究的熱點之一。
神經網路是一種通過模擬人的大腦神經結構去實現人腦智能活動功能的信息處理系統，它具有人腦的基本功能，但又不是人腦的真實寫照。它是人腦的一種抽象、簡化和模擬模型，故稱之為人工神經網路（邊肇祺，2000）。
人工神經元是神經網路的節點，是神經網路的最重要組成部分之一。目前，有關神經元的模型種類繁多，最常用最簡單的模型是由閾值函數、Sigmoid 函數構成的模型（圖 4-3）。
儲層特徵研究與預測
以上演算法是對每個樣本作權值修正，也可以對各個樣本計算δj後求和，按總誤差修正權值。
❽ pso的來源背景
為了說明粒子群優化演算法的發展和形成背景，首先介紹一下早期的簡單模型，即Boid（Bird-oid）模型。這個模型是為了模擬鳥群的行為而設計的，它也是粒子群優化演算法的直接來源。
一個最簡單的模型是這樣的：每一個鳥的個體用直角坐標繫上的點表示，隨機地給它們賦一個初速度和初位置，程序運行的每一步都按照「最近鄰速度匹配」規則，很快就會使得所有點的速度變得一樣。因為這個模擬太簡單而且遠離真實情況，於是在速度項中增加了一個隨機變數，即在迭代的每一步，除了滿足「最近鄰速度匹配」之外，每一步速度還要添加一個隨機變化的量，這樣使得整個模擬看起來更為真實。
Heppner設計了一個「谷地模型」來模擬鳥群的覓食行為。假設在平面上存在一個「谷地」，即食物所在地，鳥群開始時隨機地分散在平面上，為了尋覓食物所在地，它們按照如下規則運動：
首先假設谷地的位置坐標為(x0,y0)，單個鳥的位置和速度坐標分別為和(x,y)，用當前位置到谷地的距離s：來衡量當前位置和速度的「好壞程度」，離谷地的距離越近，則越「好」，反之越「壞」。假設每一個鳥具有記憶能力，能夠記住曾經達到的最好位置，記作pBest，並記a為系統規定的速度調節常數，rand為一個[0,1]間的隨機數，設定速度項按照下述規則變化：
然後假設群體之間可以以某種方式通訊，每個個體能夠知道並記住到當前為止整個群體的最好位置，記為gBest，記b為系統規定的速度調節常數，Rand為一個[0,1]間的隨機數，則速度項在經過以上調整後，還必須按照下述規則變化：
在計算機上模擬的結果顯示：當a/b較大時，所有的個體很快地聚集到「谷地」上；反之，粒子緩慢地搖擺著聚集到「谷地」的四周。通過這個簡單的模擬，發現群體能很快地找到一個簡單函數（2-1）的最優點。受該模型啟發，Kennedy和Eberhart設計出了一種演化優化演算法，並通過不斷的試驗和試錯，最後將此演算法的基本型固定為：
其中符號的意義同上。研究者認為每個個體被抽象為沒有質量和體積，而僅僅具有速度和位置的微粒，故將此方法稱為「粒子群」優化演算法。
據此，可對粒子群演算法小結如下：粒子群演算法是一種基於種群的搜索過程，其中每個個體稱作微粒，定義為在D維搜索空間中待優化問題的潛在解，保存有其歷史最優位置和所有粒子的最優位置的記憶，以及速度。在每一演化代，微粒的信息被組合起來調整速度關於每一維上的分量，繼而被用來計算新的微粒位置。微粒在多維搜索空間中不斷改變它們的狀態，直到到達平衡或最優狀態，或者超過了計算限制為止。問題空間的不同維度之間唯一的聯系是通過目標函數引入的。很多經驗證據已經顯示該演算法是一個非常有效的優化工具。微粒群優化演算法的流程圖見圖2-1。
以下給出微粒群演算法的比較完整的形式化表述。在連續空間坐標系中，微粒群演算法的數學描述如下：設微粒群體規模為N，其中每個微粒在D維空間中的坐標位置向量表示為，速度向量表示為，微粒個體最優位置（即該微粒經歷過的最優位置）記為，群體最優位置（即該微粒群中任意個體經歷過的最優位置）記為。不失一般性，以最小化問題為例，在最初版本的微粒群演算法中，個體最優位置的迭代公式為：
群體最優位置為個體最優位置中最好的位置。速度和位置迭代公式分別為：
由於初始版本在優化問題中應用時效果並不太好，所以初始演算法提出不久之後就出現了一種改進演算法，在速度迭代公式中引入了慣性權重ω，速度迭代公式變為：
雖然該改進演算法與初始版本相比復雜程度並沒有太大的增加，但是性能卻有了很大的提升，因而被廣泛使用。一般的，將該改進演算法稱為標准微粒群演算法，而將初始版本的演算法稱為原始微粒群演算法。
通過分析PSO演算法的收斂行為，Clerc介紹了一種帶收縮因子的PSO演算法變種，收縮因子保證了收斂性並提高了收斂速度。此時的速度迭代公式為：
顯然，迭代公式（2-7）和（2-8）並無本質區別，只要適當選取參數，二者完全相同。
微粒群演算法有兩種版本，分別稱為全局版本和局部版本。在全局版本中，微粒跟蹤的兩個極值為自身最優位置pBest和種群最優位置gBest。對應的，在局部版本中，微粒除了追隨自身最優位置pBest之外，不跟蹤種群最優位置gBest，而是跟蹤拓撲鄰域中的所有微粒的最優位置nBest。對於局部版本，速度更新公式（2-7）變為：
其中為局部鄰域中的最優位置。
每一代中任意微粒迭代的過程見圖2-2所示。從社會學的角度來看速度迭代公式，其中第一部分為微粒先前速度的影響，表示微粒對當前自身運動狀態的信任，依據自身的速度進行慣性運動，因此參數ω稱為慣性權重（Inertia Weight）；第二部分取決於微粒當前位置與自身最優位置之間的距離，為「認知（Cognition）」部分，表示微粒本身的思考，即微粒的運動來源於自己經驗的部分，因此參數c1稱為認知學習因子（也可稱為認知加速因子）；第三部分取決於微粒當前位置與群體中全局（或局部）最優位置之間的距離，為「社會（Social）」部分，表示微粒間的信息共享與相互合作，即微粒的運動來源於群體中其他微粒經驗的部分，它通過認知模擬了較好同伴的運動，因此參數c2稱為社會學習因子（也可稱為社會加速因子）。
自從PSO演算法被提出以來，由於它直觀的背景，簡單而容易實現的特點，以及對於不同類型函數廣泛的適應性，逐漸得到研究者的注意。十餘年來，PSO演算法的理論與應用研究都取得了很大的進展，對於演算法的原理已經有了初步的了解，演算法的應用也已經在不同學科中得以實現。
PSO演算法是一種隨機的、並行的優化演算法。它的優點是：不要求被優化函數具有可微、可導、連續等性質，收斂速度較快，演算法簡單，容易編程實現。然而，PSO演算法的缺點在於：（1）對於有多個局部極值點的函數，容易陷入到局部極值點中，得不到正確的結果。造成這種現象的原因有兩種，其一是由於待優化函數的性質；其二是由於微粒群演算法中微粒的多樣性迅速消失，造成早熟收斂。這兩個因素通常密不可分地糾纏在一起。（2）由於缺乏精密搜索方法的配合，PSO演算法往往不能得到精確的結果。造成這種問題的原因是PSO演算法並沒有很充分地利用計算過程中獲得的信息，在每一步迭代中，僅僅利用了群體最優和個體最優的信息。（3）PSO演算法雖然提供了全局搜索的可能，但是並不能保證收斂到全局最優點上。（4）PSO演算法是一種啟發式的仿生優化演算法，當前還沒有嚴格的理論基礎，僅僅是通過對某種群體搜索現象的簡化模擬而設計的，但並沒有從原理上說明這種演算法為什麼有效，以及它適用的范圍。因此，PSO演算法一般適用於一類高維的、存在多個局部極值點而並不需要得到很高精度解的優化問題。
當前針對PSO演算法開展的研究工作種類繁多，經歸納整理分為如下八個大類：（1）對PSO演算法進行理論分析，試圖理解其工作機理；（2）改變PSO演算法的結構，試圖獲得性能更好的演算法；（3）研究各種參數配置對PSO演算法的影響；（4）研究各種拓撲結構對PSO演算法的影響；（5）研究離散版本的PSO演算法；（6）研究PSO演算法的並行演算法；（7）利用PSO演算法對多種情況下的優化問題進行求解；（8）將PSO演算法應用到各個不同的工程領域。以下從這八大類別著手，對PSO演算法的研究現狀作一梳理。由於文獻太多，無法面面俱到，僅撿有代表性的加以綜述。
❾ 演算法工程師一般是學什麼出身的
ACMer