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  • 广告投放和排序效果如何进行多目标优化?

    【赵匡胤0的回答(16票)】: 谢邀,在阿里做广告算法也有六年了,说说我的理解。大家共同探讨,希望对题主有用。 在直接回答问题之前,我先讲一讲,为什么要有广告。广告本质上是给广告主提供了一次“广而告之”的机会。在大部分业务场景中,或者说一个生态中,都会有“先到优势”的存在,也就是越早占坑的玩家就越享受到早期的发展红利,而后期进来的玩家就不会有那么容易了。这在微博早期、微信公众号早期、淘宝商家早...

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  • 高斯模糊的原理是什么,怎样在界面中实现?

    【祥子的回答(1287票)】: 高斯模糊,听起来很高大上,其实就是一种很基础的数学算法应用,不要被“高斯”迷惑了双眼,它并没有高斯本人那么深不可测。。 高斯模糊之所以叫高斯模糊,是因为它运用了高斯的正态分布的密度函数,我记得是大二时候学的: 其中,μ是x的均值,σ是x的标准差(评论提醒)。由于每次计算都以当前计算点为原点,所以μ等于0。于是公式进一步简化为:其中,μ是x的均值,σ是x的标...

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  • Google 自动驾驶/无人驾驶车用到哪些算法?

    >> 本问题已加入 人工智能 · 自动驾驶 圆桌中,欢迎关注圆桌参与更多讨论 << 【优达学城(Udacity)的回答(44票)】: 谷歌的无人驾驶汽车项目已经从谷歌分离出来成为 Alphabet 的子公司 Waymo 了,不过成果基本上还是作为谷歌无人车的时候实现的。我们可以先看一下无人车的这两种车型。 这是原型车(prototype vehicle) 这是原型...

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  • 如何评价谷歌将其人工智能引擎开源?

    【jackyyang的回答(176票)】: 自从深度学习取得突破性进展以后,为何巨头们频频开源?因为对巨头来说,算法已经不再是竞争的障碍,数据和用户习惯才是真正的山头。用户不仅包括最终用户,还包括广大的码农。不妨猜测一下人工智能领域的趋势: 1.巨头们会继续抢占基础平台的制高点,继续开源换取用户习惯,甚至数据。 2.大量的初创企业会采用开源做很多垂直领域的业务,其中包括很多试错和验证,最...

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  • 请问自动微分法(Automatic differentiation)是如何用C++实现的?

    【李瞬生的回答(242票)】: 实现 AD 有两种方式,函数重载与代码生成。两种方式的原理都一样,链式法则。 不难想象,任何计算都可以由第1步到第k步的序列形式,其中第 i 步计算的输入,在之前的 i-1 步中已经计算(例如编译器生成的汇编指令序列)。因此,任何计算都可以看作形式如下图左侧的复合函数。微积分中的链式法则告诉我们,符合函数的导数可写作下图右侧的形式(假设每一步都可导)。请注意偏导...

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  • 如何通俗易懂地解释遗传算法?有什么例子?

    【sjyan的回答(174票)】: 大三的时候上了一门人工智能,其中有一次作业就用到了遗传算法,问题是这样的: 求解函数 f(x) = x + 10*sin(5*x) + 7*cos(4*x) 在区间[0,9]的最大值。这个函数大概长这样: 那么如何应用遗传算法如何来找到这个奇怪的函数的最大值呢? 事实上,不管一个函数的形状多么奇怪,遗传算法都能在很短的时间内找到它在一个区间内的(近似...

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  • 两个乒乓球机器人对战,最后球会不会收敛到一个路径上?

    【傅睿卿的回答(7票)】: ===============写了以后发现太复杂,在这里先给出简洁结论========== 问题的答案有些并不确定,这里给出的答案是条件性的。理论基础是 【计算机博弈】和 【闭环控制】 如果乒乓球是先手优势(我最倾向的情况)或后手优势(不倾向)的游戏,则系统胜负是确定的。不会一直打下去。 否则(是平局):如果兵乓球场地是有限的(符合规则),系统最终应该(此处...

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  • 如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么?

    【王小龙的回答(158票)】: 神经网络很萌的! 0. 分类 神经网络最重要的用途是分类,为了让大家对分类有个直观的认识,咱们先看几个例子: 垃圾邮件识别:现在有一封电子邮件,把出现在里面的所有词汇提取出来,送进一个机器里,机器需要判断这封邮件是否是垃圾邮件。疾病判断:病人到医院去做了一大堆肝功、尿检测验,把测验结果送进一个机器里,机器需要判断这个病人是否得病,得的什么病。猫狗分类:有一大...

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  • 不涉及商业利益的软件,用了专利保护的算法,可以吗?

    【王琨的回答(4票)】: 谢邀~可是这问题已经被之前诸位答得很全面了,莫不是让我来狗尾续貂的么@_@ 简单归纳一下吧: 1.首先看这个技术方案有没有在中国取得专利权。来,跟我一起喊:忽略地域谈专利权都是耍流氓! 好了,假定在中国取得专利权。那么中国的专利法是这么规定的:“第十一条 发明和实用新型专利权被授予后,除本法另有规定的以外,任何单位或者个人未经专利权人许可,都不得实施其专利,即不得...

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  • 如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型?

    【YangEninala的回答(227票)】: 隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲。我认为 @者也的回答没什么错误,不过我想说个更通俗易懂的例子。 还是用最经典的例子,掷骰子。假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子(称这个骰子为D6),6个面,每个面(1,2,3,4,5,6)出现的概率是1/6。第二个骰子是个四面体(称这个骰子为D4),每个面(1,2,3,4)出现的概率...

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  • 人类本身识别面部用的是什么「算法」?

    【Filestorm的回答(31票)】: 目前还不知道,神经生物学家和计算机科学家正在努力研究(包括我自己也在09年的时候做了半年研究,不敢说自己呆的那个实验室是神经科学里做人脸方面的no.1,但是前10应该没啥悬念)。 目前看来,学术圈五年之内是没有希望解答楼主的问题了。 唯一知道的是,opencv的实现(Haar feature+adaboost)跟人脑一点关系都没有(LDA是通用矩阵分...

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  • V8 引擎运用了哪些优秀的算法?

    【MiloYip的回答(165票)】: 近月研究过 Grisu,就在这里简单说两句。 Grisu 是把浮点数转换为字符串的算法。在Chrome里执行这段Javascript实际上就调用了Grisu。 document.write(1/3); // 0.3333333333333333 这个问题看似简单,实际上是很复杂的事情。 在1980年之前,许多C语言标准库中的 printf() 都会...

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  • 最优化问题中,牛顿法为什么比梯度下降法求解需要的迭代次数更少?

    【知乎用户的回答(113票)】: 像@崔岩 说的那样,牛顿法是二阶收敛,梯度下降是一阶收敛,所以牛顿法就更快。如果更通俗地说的话,比如你想找一条最短的路径走到一个盆地的最底部,梯度下降法每次只从你当前所处位置选一个坡度最大的方向走一步,牛顿法在选择方向时,不仅会考虑坡度是否够大,还会考虑你走了一步之后,坡度是否会变得更大。所以,可以说牛顿法比梯度下降法看得更远一点,能更快地走到最底部。 根据w...

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  • 为什么最难不过二叉树的算法出现在面试题中都会被应聘者抱怨?

    【CatChen的回答(213票)】: 最简单的解释:典型的工人去面试工程师职位,通不过面试是应该的。(假设如描述所说最难只问到二叉树。) 我反对面试官随便网上找一道题就拿来问的做法,我也反对 @归辰 所说的只应该考察工作上实际所需知识的做法,因为这两者都基于一个错误的面试思路,那就是用面试来考察你懂不懂什么的。面试不是用来考察你懂不懂什么的,而是用来考察你有没有解决问题的能力的,以及将来和你...

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  • 如何评价一个伪随机数生成算法的优劣?

    【余天升的回答(133票)】: 一个比较简单的方法,用随机数填充一个位图,下面是一个填充黑白图像的例子。 这个是用C#的System.Random类生成的随机数填充的位图 这个是用php的rand函数生成的随机数填充的位图 哪个比较差一目了然。 【知乎用户的回答(77票)】: @余天升给出了一个直观的答案,不过这只是一个非常特殊的特例,实际上绝大多数随机数发生器用这种方法根本看...

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