遗传算法、Golombs 编码和人工神经网络
没有人比牛顿更靠近上帝了 --- 题记
遗传算法、Golombs编码和人工神经网络是我最近常看的三个主题 。我的微薄科班功底还不足以让我很轻松的弄懂这描述、模拟世界的方法。之所以看这些资料,并不是因为他们看起来多么的"高级",而是自己很感兴趣的几个项目都涉及了他们包含的一些基本原理。
在阅读这些资料和文章的时候,我碰到了一个共同的障碍:我的直觉丧失了力量。
日常工作中常常碰到一些“算法”方面的问题:排序、索引、倒排索引、哈希、红黑树等等,我想大部分人和我一样,上面提到的这些算法,虽然一开始你不能自己想象出来,但是一旦看见他后,你会仅仅凭借直觉就可以理解他们。然而直觉,这珍贵的直觉在我看遗传算法、Golombs 编码和人工神经网络的时候失效了,特别是人工神经网络,看了很久后,我感觉到甚至有些沮丧了。
比如这篇:
AI - Simple Genetic Algorithm (GA) to solve a card problem 应该说,这还不是概念完整的遗传算法,有位读者在后面的评论中也提到了。 这篇文章中的算法,基本上可以看懂,但是要说出为什么来,似乎无法解释通了....
佛说:
看山是山,看水是水;看山不是山,看水不是水;看山还是山,看水还是水。
我想在学习诸如此类的算法时,应该换个方式,换个角度来看问题。
找到把一个中间的,能把概念连起来的东西就很重要了。
关于遗传算法的资料,可以看这里:
人工智能遗传算法。
返回到题记中提到的牛顿。在我们看来牛顿有很多深邃的发现,而在牛顿看来,大自然的很多奥秘只不过就在那里,只是他说出来了而已,真牛X 。就像《超时空接触》( contact ) 结尾中中说的那样, "这些隧道在我们来之前就存在了,我们不知道是谁建造了他们"。(有97.2%的人相信这部电影中的故事是真实的。)
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