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以智能照明为终极目标——初探智能
来源:http://www.lgbtdome.com 责任编辑:ag环亚娱乐平台 更新日期:2018-09-16 09:02

  以智能照明为终极目标——初探智能

  

“智能照明当下很火,未来商场很大”。这是咱们在热聊的论题。照明人怎么来讲好智能照明?我觉得应该先讲“智能”,第三届LED研讨会MPS、Mblock讲演标题现已断定凯时娱乐手机下载,今后再来讲“智能”之运用——智能照明。

  

维基百科关于“智能”是这样界说的:智能是指生物一般性的精力才能。这个才能包含以下几点:了解、方案、解决问题,笼统思维,表达意念以及语言和学习的才能。当然这儿不是评论生物体自身的智能,而是“人工智能”,是指由人工制造出来的体系所表现出来的智能。

  

已然要机器仿照人的智能,就要从人发生智能本源的神经细胞说起。神经细胞结构大致可分为:树突、突触、细胞体及轴突。单个神经细胞可被视为一种只需两种状况的机器——激动时为‘是’,而未激动时为‘否’。

  

  

Frank Rosenblatt在1957年发明晰感知机,它正是此种生物神经细胞的简略笼统。Frank的巨大可想而知,他把人工智能的大门翻开,让后人有时机进去探究。感知机终究是什么鬼?感知机是运用特征向量来表明的前馈神经网络,它是一种二元分类器,把矩阵上的输入x(实数值向量)映射到输出值y上。x的取值规模可所以负无量到正无量。

  

输出y假设要来表达“是” “否”两种状况,那么需求有一个映射联系,叫“logistic回归”:

  

  

画成图来了解就更直观:

  

  

这儿

  

  

很明显,咱们把横轴的值映射到了纵轴0~1的规模。只需k值满意大,y值为1;k值满意小,y值为0,以此来表达“是”和“否”两种状况。

  

Logistic回归的实质就是要学习得到恰当的θ值,使得y的输出只需0和1两种状况,这就使神经细胞“是”“否”两种状况得到笼统的表达。

  

为了计算机便于处理,咱们期望两种状况用“-1”和“1”来表达:
 

  

  

笼统化完成后,接下来就要看下感知机的结构:

  

  

假设有n维输入的单个感知机(如上图所示),a1至an为n维输入向量的各个重量,ω1至ωn为各个输入重量链接到感知机的权重,b为偏置,f(·)为激活函数,t为标量输出。t的数学描绘为:

  

  

感知器的学习就是经过对一切练习实例输入进行屡次的迭代进行更新的方法来建模。假设存在一个正的几许距离δ和权重向量ω,对练习集一切输入都满意:

  

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