浅议贝叶斯公式在人工智能中的应用
随着人工智能不断发展和延伸,高新技术产品大量涌现.人工智能技术基于大数据进行学习以获取大量的知识,从而实现机器的智能化.在学习过程中通常使用到生成模型和判别模型,传统的判别模型更加符合人类认知事物的过程,但是由于样本集规模、数据质量以及计算能力的限制,判断模型在实际应用中准确度有待提高.而贝叶斯公式的提出,将生成模型和判别模型关联起来,提供了另一种解决问题的方法,基于贝叶斯定理的生成模型具有训练速度快、可以处理大规模数据等特点从而得到广泛的应用.目前的相关研究中,对于生成模型和判断模型的讨论较少,因此本文对首先对贝叶斯公式进行了简介,并结合具体案例说明贝叶斯公式解决问题的能力.之后,分析了贝叶斯公式与生成模型和判断模型的关系,对两者之间的关联和联系以及各自的优缺点进行了讨论,基于一个实际案例介绍了基于贝叶斯公式的生成模型在人工智能中的应用.
人工智能、贝叶斯、判断模型、生成模型
2019-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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