关于从ib方法的角度试机器学习与人类学习之关联

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1、关于从IB方法的角度试机器学习与人类学习之关联导读：这是一篇关于从IB方法的角度试机器学习与人类学习之关联的论文，对正在写数据和人类的毕业生有参考意义。信息是海量的，信息的载体是数据.当我们首次面临海量的信息数据时，无任何先验知识的情况下，是无法驾驭这些信息的.此时，海量的信息对于我们来说是无形的、不控的.人们期望将这些无形的信息变成有形，不控的信息变成驾驭的，以便更地理解、认知数据.IB的英文全称是InformionBottleneck，中文直译则是信息瓶颈.瓶颈一般是指整体中的关键限制素.此，我们首次看到信息瓶颈一词时，大多

2、数人能认为该词是贬义的，有信息不对称嫌.实则，IB方法的初衷是将一些无形的信息通过一个瓶颈使其变成有形的，从而使我们更地驾驭这些信息、更地理解数据.此，IB方法中的瓶颈是褒义的.一、IB方法的压缩认知与人类认知关联IB方法通过将数据对象压缩到一个瓶颈变量中来学习数据中蕴含的内模式，其学习模型图示.图中，变量X代表载有海量信息的大数据，Y是描述数据对象的特征变量，而T则是压缩的瓶颈变量.变量X中载有海量的信息，无任何先验知识的情况下，这些信息对人类来说是不驾驭的.然而，瓶颈变量T的规模远于X的规模，相对容易被掌控.变量X到T的压缩

3、过程中产生压缩编码P(t

4、x)则为IB方法发现的压缩模式，若一些数据对象被压缩到了一个t中，这些数据对象则被划分到一个类中.为使IB方法得的压缩编码P(t

5、x)放映数据中蕴含的真实类别，IB方法对大数据进行压缩的时，还要求瓶颈变量T能的最大化保存特征变量Y中载有的信息量.对数据进行压缩时，我们不能平白无故地对数据进行分类，需要依据数据对象自身的特征来对数据进行划分，只有将具有相似特征的数据压缩到一个类中，得的压缩模式具有意义.特征变量Y客观地描述了数据对象，此IB方法将特征变量Y作为数据压缩的依据.中国古圣先贤老子曾说过：无名，

6、天地始.有名，万物母.IB方法将数据对象压缩到瓶颈变量的过程有为万物命名意.当人类还没有给这个世界的事物命名时，人类的认知中这个世界里的一切事物本身与自然是浑然一体的，处一种人类认知意义上的混沌状态中.但一旦我们对事物进行确切的命名后，即使们没有完全与自然脱离其成为整体的状态本篇关于从IB方法的角度试机器学习与人类学习之关联论文范文综合参考评定下度:优秀选题，但人本篇从IB方法的角度试机器学习与人类学习之关联论文原创shuoshilunargin-top:5px;margin-right:10px;text-align:cent

7、er;float:left;argin-left:10px;border:1pxsolid#ddd;border-bottom:2pxsolid#ddd;position:relative;overfloargin:0auto;font-size:12px;color:#666666;">数据和人类毕业论文格式格式的.心是语义的，是说，人心不仅仅是一个形式结构，是有内容的.计算机程序只是以一种形式化、语法化的特征，这种形式化的符号是不具有任何语义的.枯藤老树昏鸦，桥流水人家，古道西风瘦马，夕阳西下，断肠人天涯.这是元朝马致远的经

8、典令《天净沙·秋思》，对于中国稍通文墨的人来说都能够背诵.整个散曲描写的是一个秋天的下午，一个远离家乡的孤独的旅人，怀念故乡和亲人的那种淡淡的惆怅的情感.这首曲里点出的一切意象全部都是自然的存，但这些自然的存人类的世界具备丰富的情感意义，且这些物象的类别即与某一类别的人类情感有效地衔接，当这些物象诗人的笔下娓娓地叙出时，读到这类物象的人们自然生发出与此相应的内情感，从而与诗人、诗中的旅人的内情感强烈地一致!然而，当计算机程序读《天净沙·秋思》时，获取的知识只是枯藤、老树、昏鸦这类客观存的自然界物体，却无法像人类那样理解其中的情感

9、.管一些人工智能研究者也力图将某些语义信息融入到机器的学习中，然而人对语义的解读远远胜于任何带有智能的机器.虽然机器的学习能力不能完全模拟人类的学习能力，但计算机的特点决定了机器学习也有其自身的特点.例，计算机的记忆力（存储能力）胜于人脑，计算机特定领域的计算能力胜于人脑.这些特点以使机器学习方法作为一个辅助的手段来帮助人类学习认知世界.例，海量数据的模式分析对于人类来说往往是一件枯燥无味、费时费力的事情，且无任何先验知识、无任何工具的帮助下，对海量数据模式的提取不是轻而易举的事.此时，以借助机器学习方法，IB方法，来从数据中提

10、取数据的模式特征.正是得力于计算机的出色存储能力、出色计算能力，机器学习算法以较短的时间内为人类提供一个对数据的初步认知模式.另外，得益于计算机无情感的特点，计算机做这些事时不会像人类那样感觉枯燥无味.由于机器学习的特点与人类学习的特点不，机器学习方法或许还会为