人工智能辩论及人工智能词汇与人工智能导论：状态空间搜索实验-八数码问题求解

常用英语词汇-andrewNg课程 intensity强度 Regression回归 Lossfunction损失函数 non-convex非凸函数 neuralnetwork神经网络 supervisedlearning监督学习 regressionproblem回归问题处理的是连续的问题 classificationproblem分类问题 discreetvalue离散值 supportvectormachines支持向量机 learningtheory学习理论 learningalgorithms学习算法 unsupervisedlearning无监督学习 gradientdescent梯度下降 linearregression线性回归 NeuralNetwork神经网络 gradientdescent梯度下降 normalequations linearalgebra线性代数 superscript上标 exponentiation指数 trainingset训练集合 trainingexample训练样本 hypothesis假设，用来表示学习算法的输出 LMSalgorithm“leastmeansquares最小二乘法算法 batchgradientdescent批量梯度下降 constantlygradientdescent随机梯度下降 iterativealgorithm迭代算法 partialderivative偏导数 contour等高线 quadraticfunction二元函数 locallyweightedregression局部加权回归 underfitting欠拟合 overfitting过拟合 non-parametriclearningalgorithms无参数学习算法 parametriclearningalgorithm参数学习算法 activation激活值 activationfunction激活函数 additivenoise加性噪声 autoencoder自编码器 Autoencoders自编码算法 averagefiringrate平均激活率 averagesum-of-squareserror均方差 backpropagation后向传播 basis基 basisfeaturevectors特征基向量 batchgradientascent批量梯度上升法 Bayesianregularizationmethod贝叶斯规则化方法 Bernoullirandomvariable伯努利随机变量 biasterm偏置项 binaryclassfication二元分类 classlabels类型标记 concatenation级联 conjugategradient共轭梯度 contiguousgroups联通区域 convexoptimizationsoftware凸优化软件 convolution卷积 costfunction代价函数 covariancematrix协方差矩阵 DCcomponent直流分量 decorrelation去相关 degeneracy退化 demensionalityreduction降维 derivative导函数 diagonal对角线 diffusionofgradients梯度的弥散 eigenvalue特征值 eigenvector特征向量 errorterm残差 featurematrix特征矩阵 featurestandardization特征标准化 feedforwardarchitectures前馈结构算法 feedforwardneuralnetwork前馈神经网络 feedforwardpass前馈传导 fine-tuned微调 first-orderfeature一阶特征 forwardpass前向传导 forwardpropagation前向传播 Gaussianprior高斯先验概率 generativemodel生成模型 gradientdescent梯度下降 Greedylayer-wisetraining逐层贪婪训练方法 groupingmatrix分组矩阵 Hadamardproduct阿达马乘积 HessianmatrixHessian矩阵 hiddenlayer隐含层 hiddenunits隐藏神经元 Hierarchicalgrouping层次型分组 higher-orderfeatures更高阶特征 highlynon-convexoptimizationproblem高度非凸的优化问题 histogram直方图 hyperbolictangent双曲正切函数 hypothesis估值，假设 identityactivationfunction恒等激励函数 IID独立同分布 illumination照明 inactive抑制 independentcomponentanalysis独立成份分析 inputdomains输入域 inputlayer输入层 intensity亮度/灰度 interceptterm截距 KLdivergence相对熵 KLdivergenceKL分散度 k-MeansK-均值 learningrate学习速率 leastsquares最小二乘法 linearcorrespondence线性响应 linearsuperposition线性叠加 line-searchalgorithm线搜索算法 localmeansubtraction局部均值消减 localoptima局部最优解 logisticregression逻辑回归 lossfunction损失函数 low-passfiltering低通滤波 magnitude幅值 MAP极大后验估计 maximumlikelihoodestimation极大似然估计 mean平均值 MFCCMel倒频系数 multi-classclassification多元分类 neuralnetworks神经网络 neuron神经元 Newton’smethod牛顿法 non-convexfunction非凸函数 non-linearfeature非线性特征 norm范式 normbounded有界范数 normconstrained范数约束 normalization归一化 numericalroundofferrors数值舍入误差 numericallychecking数值检验 numericallyreliable数值计算上稳定 objectdetection物体检测 objectivefunction目标函数 off-by-oneerror缺位错误 orthogonalization正交化 outputlayer输出层 overallcostfunction总体代价函数 over-completebasis超完备基 over-fitting过拟合 partsofobjects目标的部件 part-wholedecompostion部分-整体分解 PCA主元分析 penaltyterm惩罚因子 per-examplemeansubtraction逐样本均值消减 pooling池化 pretrain预训练 principalcomponentsanalysis主成份分析 quadraticconstraints二次约束 RBMs受限Boltzman机 reconstructionbasedmodels基于重构的模型 reconstructioncost重建代价 reconstructionterm重构项 redundant冗余 reflectionmatrix反射矩阵 regularization正则化 regularizationterm正则化项 rescaling缩放 robust鲁棒性 run行程 second-orderfeature二阶特征 sigmoidactivationfunctionS型激励函数 significantdigits有效数字 singularvalue奇异值 singularvector奇异向量 smoothedL1penalty平滑的L1范数惩罚 SmoothedtopographicL1sparsitypenalty平滑地形L1稀疏惩罚函数 smoothing平滑 SoftmaxRegressonSoftmax回归 sortedindecreasingorder降序排列 sourcefeatures源特征 sparseautoencoder消减归一化 Sparsity稀疏性 sparsityparameter稀疏性参数 sparsitypenalty稀疏惩罚 squarefunction平方函数 squared-error方差 stationary平稳性（不变性） stationarystochasticprocess平稳随机过程 step-size步长值 supervisedlearning监督学习 symmetricpositivesemi-definitematrix对称半正定矩阵 symmetrybreaking对称失效 tanhfunction双曲正切函数 theaverageactivation平均活跃度 thederivativecheckingmethod梯度验证方法 theempiricaldistribution经验分布函数 theenergyfunction能量函数 theLagrangedual拉格朗日对偶函数 theloglikelihood对数似然函数 thepixelintensityvalue像素灰度值 therateofconvergence收敛速度 topographiccostterm拓扑代价项 topographicordered拓扑秩序 transformation变换 translationinvariant平移不变性 trivialanswer平凡解 under-completebasis不完备基 unrolling组合扩展 unsupervisedlearning无监督学习 variance方差 vecotrizedimplementation向量化实现 vectorization矢量化 visualcortex视觉皮层 weightdecay权重衰减 weightedaverage加权平均值 whitening白化 zero-mean均值为零 Accumulatederrorbackpropagation累积误差逆传播 ActivationFunction激活函数 AdaptiveResonanceTheory/ART自适应谐振理论 Addictivemodel加性学习 AdversarialNetworks对抗网络 AffineLayer仿射层 Affinitymatrix亲和矩阵 Agent代理/智能体 Algorithm算法 Alpha-betapruningα-β剪枝 Anomalydetection异常检测 Approximation近似 AreaUnderROCCurve／AUCRoc曲线下面积 ArtificialGeneralIntelligence/AGI通用人工智能 ArtificialIntelligence/AI人工智能 Associationanalysis关联分析 Attentionmechanism注意力机制 Attributeconditionalindependenceassumption属性条件独立性假设 Attributespace属性空间 Attributevalue属性值 Autoencoder自编码器 Automaticspeechrecognition自动语音识别 Automaticsummarization自动摘要 Averagegradient平均梯度 Average-Pooling平均池化 BackpropagationThroughTime通过时间的反向传播 Backpropagation/BP反向传播 Baselearner基学习器 Baselearningalgorithm基学习算法 BatchNormalization/BN批量归一化 Bayesdecisionrule贝叶斯判定准则 BayesModelAveraging／BMA贝叶斯模型平均 Bayesoptimalclassifier贝叶斯最优分类器 Bayesiandecisiontheory贝叶斯决策论 Bayesiannetwork贝叶斯网络 Between-classscattermatrix类间散度矩阵 Bias偏置/偏差 Bias-variancedecomposition偏差-方差分解 Bias-VarianceDilemma偏差–方差困境 Bi-directionalLong-ShortTermMemory/Bi-LSTM双向长短期记忆 Binaryclassification二分类 Binomialtest二项检验 Bi-partition二分法 Boltzmannmachine玻尔兹曼机 Bootstrapsampling自助采样法／可重复采样 Bootstrapping自助法 Break-EventPoint／BEP平衡点 Calibration校准 Cascade-Correlation级联相关 Categoricalattribute离散属性 Class-conditionalprobability类条件概率 Classificationandregressiontree/CART分类与回归树 Classifier分类器 Class-imbalance类别不平衡 Closed-form闭式 Cluster簇/类/集群 Clusteranalysis聚类分析 Clustering聚类 Clusteringensemble聚类集成 Co-adapting共适应 Codingmatrix编码矩阵 COLT国际学习理论会议 Committee-basedlearning基于委员会的学习 Competitivelearning竞争型学习 Componentlearner组件学习器 Comprehensibility可解释性 ComputationCost计算成本 ComputationalLinguistics计算语言学 Computervision计算机视觉 Conceptdrift概念漂移 ConceptLearningSystem/CLS概念学习系统 Conditionalentropy条件熵 Conditionalmutualinformation条件互信息 ConditionalProbabilityTable／CPT条件概率表 Conditionalrandomfield/CRF条件随机场 Conditionalrisk条件风险 Confidence置信度 Confusionmatrix混淆矩阵 Connectionweight连接权 Connectionism连结主义 Consistency一致性／相合性 Contingencytable列联表 Continuousattribute连续属性 Convergence收敛 Conversationalagent会话智能体 Convexquadraticprogramming凸二次规划 Convexity凸性 Convolutionalneuralnetwork/CNN卷积神经网络 Co-occurrence同现 Correlationcoefficient相关系数 Cosinesimilarity余弦相似度 Costcurve成本曲线 CostFunction成本函数 Costmatrix成本矩阵 Cost-sensitive成本敏感 Crossentropy交叉熵 Crossvalidation交叉验证 Crowdsourcing众包 Curseofdimensionality维数灾难 Cutpoint截断点 Cuttingplanealgorithm割平面法 Datamining数据挖掘 Dataset数据集 DecisionBoundary决策边界 Decisionstump决策树桩 Decisiontree决策树／判定树 Deduction演绎 DeepBeliefNetwork深度信念网络 DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworkDCGAN深度卷积生成对抗网络 Deeplearning深度学习 Deepneuralnetwork/DNN深度神经网络 DeepQ-Learning深度Q学习 DeepQ-Network深度Q网络 Densityestimation密度估计 Density-basedclustering密度聚类 Differentiableneuralcomputer可微分神经计算机 Dimensionalityreductionalgorithm降维算法 Directededge有向边 Disagreementmeasure不合度量 Discriminativemodel判别模型 Discriminator判别器 Distancemeasure距离度量 Distancemetriclearning距离度量学习 Distribution分布 Divergence散度 Diversitymeasure多样性度量／差异性度量 Domainadaption领域自适应 Downsampling下采样 D-separation（Directedseparation）有向分离 Dualproblem对偶问题 Dummynode哑结点 DynamicFusion动态融合 Dynamicprogramming动态规划 Eigenvaluedecomposition特征值分解 Embedding嵌入 Emotionalanalysis情绪分析 Empiricalconditionalentropy经验条件熵 Empiricalentropy经验熵 Empiricalerror经验误差 Empiricalrisk经验风险 End-to-End端到端 Energy-basedmodel基于能量的模型 Ensemblelearning集成学习 Ensemblepruning集成修剪 ErrorCorrectingOutputCodes／ECOC纠错输出码 Errorrate错误率 Error-ambiguitydecomposition误差-分歧分解 Euclideandistance欧氏距离 Evolutionarycomputation演化计算 Expectation-Maximization期望最大化 Expectedloss期望损失 ExplodingGradientProblem梯度爆炸问题 Exponentiallossfunction指数损失函数 ExtremeLearningMachine/ELM超限学习机 Factorization因子分解 Falsenegative假负类 Falsepositive假正类 FalsePositiveRate/FPR假正例率 Featureengineering特征工程 Featureselection特征选择 Featurevector特征向量 FeaturedLearning特征学习 FeedforwardNeuralNetworks/FNN前馈神经网络 Fine-tuning微调 Flippingoutput翻转法 Fluctuation震荡 Forwardstagewisealgorithm前向分步算法 Frequentist频率主义学派 Full-rankmatrix满秩矩阵 Functionalneuron功能神经元 Gainratio增益率 Gametheory博弈论 Gaussiankernelfunction高斯核函数 GaussianMixtureModel高斯混合模型 GeneralProblemSolving通用问题求解 Generalization泛化 Generalizationerror泛化误差 Generalizationerrorbound泛化误差上界 GeneralizedLagrangefunction广义拉格朗日函数 Generalizedlinearmodel广义线性模型 GeneralizedRayleighquotient广义瑞利商 GenerativeAdversarialNetworks/GAN生成对抗网络 GenerativeModel生成模型 Generator生成器 GeneticAlgorithm/GA遗传算法 Gibbssampling吉布斯采样 Giniindex基尼指数 Globalminimum全局最小 GlobalOptimization全局优化 Gradientboosting梯度提升 GradientDescent梯度下降 Graphtheory图论 Ground-truth真相／真实 Hardmargin硬间隔 Hardvoting硬投票 Harmonicmean调和平均 Hessematrix海塞矩阵 Hiddendynamicmodel隐动态模型 Hiddenlayer隐藏层 HiddenMarkovModel/HMM隐马尔可夫模型 Hierarchicalclustering层次聚类 Hilbertspace希尔伯特空间 Hingelossfunction合页损失函数 Hold-out留出法 Homogeneous同质 Hybridcomputing混合计算 Hyperparameter超参数 Hypothesis假设 Hypothesistest假设验证 ICML国际机器学习会议 Improvediterativescaling/IIS改进的迭代尺度法 Incrementallearning增量学习 Independentandidenticallydistributed/i.i.d.独立同分布 IndependentComponentAnalysis/ICA独立成分分析 Indicatorfunction指示函数 Individuallearner个体学习器 Induction归纳 Inductivebias归纳偏好 Inductivelearning归纳学习 InductiveLogicProgramming／ILP归纳逻辑程序设计 Informationentropy信息熵 Informationgain信息增益 Inputlayer输入层 Insensitiveloss不敏感损失 Inter-clustersimilarity簇间相似度 InternationalConferenceforMachineLearning/ICML国际机器学习大会 Intra-clustersimilarity簇内相似度 Intrinsicvalue固有值 IsometricMapping/Isomap等度量映射 Isotonicregression等分回归 IterativeDichotomiser迭代二分器 Kernelmethod核方法 Kerneltrick核技巧 KernelizedLinearDiscriminantAnalysis／KLDA核线性判别分析 K-foldcrossvalidationk折交叉验证／k倍交叉验证 K-MeansClusteringK–均值聚类 K-NearestNeighboursAlgorithm/KNNK近邻算法 Knowledgebase知识库 KnowledgeRepresentation知识表征 Labelspace标记空间 Lagrangeduality拉格朗日对偶性 Lagrangemultiplier拉格朗日乘子 Laplacesmoothing拉普拉斯平滑 Laplaciancorrection拉普拉斯修正 LatentDirichletAllocation隐狄利克雷分布 Latentsemanticanalysis潜在语义分析 Latentvariable隐变量 Lazylearning懒惰学习 Learner学习器 Learningbyanalogy类比学习 Learningrate学习率 LearningVectorQuantization/LVQ学习向量量化 Leastsquaresregressiontree最小二乘回归树 Leave-One-Out/LOO留一法 linearchainconditionalrandomfield线性链条件随机场 LinearDiscriminantAnalysis／LDA线性判别分析 Linearmodel线性模型 LinearRegression线性回归 Linkfunction联系函数 LocalMarkovproperty局部马尔可夫性 Localminimum局部最小 Loglikelihood对数似然 Logodds／logit对数几率 LogisticRegressionLogistic回归 Log-likelihood对数似然 Log-linearregression对数线性回归 Long-ShortTermMemory/LSTM长短期记忆 Lossfunction损失函数 Machinetranslation/MT机器翻译 Macron-P宏查准率 Macron-R宏查全率 Majorityvoting绝对多数投票法 Manifoldassumption流形假设 Manifoldlearning流形学习 Margintheory间隔理论 Marginaldistribution边际分布 Marginalindependence边际独立性 Marginalization边际化 MarkovChainMonteCarlo/MCMC马尔可夫链蒙特卡罗方法 MarkovRandomField马尔可夫随机场 Maximalclique最大团 MaximumLikelihoodEstimation/MLE极大似然估计／极大似然法 Maximummargin最大间隔 Maximumweightedspanningtree最大带权生成树 Max-Pooling最大池化 Meansquarederror均方误差 Meta-learner元学习器 Metriclearning度量学习 Micro-P微查准率 Micro-R微查全率 MinimalDescriptionLength/MDL最小描述长度 Minimaxgame极小极大博弈 Misclassificationcost误分类成本 Mixtureofexperts混合专家 Momentum动量 Moralgraph道德图／端正图 Multi-classclassification多分类 Multi-documentsummarization多文档摘要 Multi-layerfeedforwardneuralnetworks多层前馈神经网络 MultilayerPerceptron/MLP多层感知器 Multimodallearning多模态学习MultipleDimensionalScaling多维缩放 Multiplelinearregression多元线性回归 Multi-responseLinearRegression／MLR多响应线性回归 Mutualinformation互信息 Naivebayes朴素贝叶斯 NaiveBayesClassifier朴素贝叶斯分类器 Namedentityrecognition命名实体识别 Nashequilibrium纳什均衡 Naturallanguagegeneration/NLG自然语言生成 Naturallanguageprocessing自然语言处理 Negativeclass负类 Negativecorrelation负相关法 NegativeLogLikelihood负对数似然 NeighbourhoodComponentAnalysis/NCA近邻成分分析 NeuralMachineTranslation神经机器翻译 NeuralTuringMachine神经图灵机 Newtonmethod牛顿法 NIPS国际神经信息处理系统会议 NoFreeLunchTheorem／NFL没有免费的午餐定理 Noise-contrastiveestimation噪音对比估计 Nominalattribute列名属性 Non-convexoptimization非凸优化 Nonlinearmodel非线性模型 Non-metricdistance非度量距离 Non-negativematrixfactorization非负矩阵分解 Non-ordinalattribute无序属性 Non-SaturatingGame非饱和博弈 Norm范数 Normalization归一化 Nuclearnorm核范数 Numericalattribute数值属性 LetterO Objectivefunction目标函数 Obliquedecisiontree斜决策树 Occam’srazor奥卡姆剃刀 Odds几率 Off-Policy离策略 Oneshotlearning一次性学习 One-DependentEstimator／ODE独依赖估计 On-Policy在策略 Ordinalattribute有序属性 Out-of-bagestimate包外估计 Outputlayer输出层 Outputsmearing输出调制法 Overfitting过拟合／过配 Oversampling过采样 Pairedt-test成对t检验 Pairwise成对型 PairwiseMarkovproperty成对马尔可夫性 Parameter参数 Parameterestimation参数估计 Parametertuning调参 Parsetree解析树 ParticleSwarmOptimization/PSO粒子群优化算法 Part-of-speechtagging词性标注 Perceptron感知机 Performancemeasure性能度量 PlugandPlayGenerativeNetwork即插即用生成网络 Pluralityvoting相对多数投票法 Polaritydetection极性检测 Polynomialkernelfunction多项式核函数 Pooling池化 Positiveclass正类 Positivedefinitematrix正定矩阵 Post-hoctest后续检验 Post-pruning后剪枝 potentialfunction势函数 Precision查准率／准确率 Prepruning预剪枝 Principalcomponentanalysis/PCA主成分分析 Principleofmultipleexplanations多释原则 Prior先验 ProbabilityGraphicalModel概率图模型 ProximalGradientDescent/PGD近端梯度下降 Pruning剪枝 Pseudo-label伪标记 QuantizedNeuralNetwork量子化神经网络 Quantumcomputer量子计算机 QuantumComputing量子计算 QuasiNewtonmethod拟牛顿法 RadialBasisFunction／RBF径向基函数 RandomForestAlgorithm随机森林算法 Randomwalk随机漫步 Recall查全率／召回率 ReceiverOperatingCharacteristic/ROC受试者工作特征 RectifiedLinearUnit/ReLU线性修正单元 RecurrentNeuralNetwork循环神经网络 Recursiveneuralnetwork递归神经网络 Referencemodel参考模型 Regression回归 Regularization正则化 Reinforcementlearning/RL强化学习 Representationlearning表征学习 Representertheorem表示定理 reproducingkernelHilbertspace/RKHS再生核希尔伯特空间 Re-sampling重采样法 Rescaling再缩放 ResidualMapping残差映射 ResidualNetwork残差网络 RestrictedBoltzmannMachine/RBM受限玻尔兹曼机 RestrictedIsometryProperty/RIP限定等距性 Re-weighting重赋权法 Robustness稳健性/鲁棒性 Rootnode根结点 RuleEngine规则引擎 Rulelearning规则学习 Saddlepoint鞍点 Samplespace样本空间 Sampling采样 Scorefunction评分函数 Self-Driving自动驾驶 Self-OrganizingMap／SOM自组织映射 Semi-naiveBayesclassifiers半朴素贝叶斯分类器 Semi-SupervisedLearning半监督学习 semi-SupervisedSupportVectorMachine半监督支持向量机 Sentimentanalysis情感分析 Separatinghyperplane分离超平面 SigmoidfunctionSigmoid函数 Similaritymeasure相似度度量 Simulatedannealing模拟退火 Simultaneouslocalizationandmapping同步定位与地图构建 SingularValueDecomposition奇异值分解 Slackvariables松弛变量 Smoothing平滑 Softmargin软间隔 Softmarginmaximization软间隔最大化 Softvoting软投票 Sparserepresentation稀疏表征 Sparsity稀疏性 Specialization特化 SpectralClustering谱聚类 SpeechRecognition语音识别 Splittingvariable切分变量 Squashingfunction挤压函数 Stability-plasticitydilemma可塑性-稳定性困境 Statisticallearning统计学习 Statusfeaturefunction状态特征函 Stochasticgradientdescent随机梯度下降 Stratifiedsampling分层采样 Structuralrisk结构风险 Structuralriskminimization/SRM结构风险最小化 Subspace子空间 Supervisedlearning监督学习／有导师学习 supportvectorexpansion支持向量展式 SupportVectorMachine/SVM支持向量机 Surrogatloss替代损失 Surrogatefunction替代函数 Symboliclearning符号学习 Symbolism符号主义 Synset同义词集 T-DistributionStochasticNeighbourEmbeddingt-SNET–分布随机近邻嵌入 Tensor张量 TensorProcessingUnits/TPU张量处理单元 Theleastsquaremethod最小二乘法 Threshold阈值 Thresholdlogicunit阈值逻辑单元 Threshold-moving阈值移动 TimeStep时间步骤 Tokenization标记化 Trainingerror训练误差 Traininginstance训练示例／训练例 Transductivelearning直推学习 Transferlearning迁移学习 Treebank树库 Tria-by-error试错法 Truenegative真负类 Truepositive真正类 TruePositiveRate/TPR真正例率 TuringMachine图灵机 Twice-learning二次学习 Underfitting欠拟合／欠配 Undersampling欠采样 Understandability可理解性 Unequalcost非均等代价 Unit-stepfunction单位阶跃函数 Univariatedecisiontree单变量决策树 Unsupervisedlearning无监督学习／无导师学习 Unsupervisedlayer-wisetraining无监督逐层训练 Upsampling上采样 VanishingGradientProblem梯度消失问题 Variationalinference变分推断 VCTheoryVC维理论 Versionspace版本空间 Viterbialgorithm维特比算法 VonNeumannarchitecture冯·诺伊曼架构 WassersteinGAN/WGANWasserstein生成对抗网络 Weaklearner弱学习器 Weight权重 Weightsharing权共享 Weightedvoting加权投票法 Within-classscattermatrix类内散度矩阵 Wordembedding词嵌入 Wordsensedisambiguation词义消歧 Zero-datalearning零数据学习 Zero-shotlearning零次学习 approximations近似值 arbitrary随意的 affine仿射的 arbitrary任意的 aminoacid氨基酸 amenable经得起检验的 axiom公理，原则 abstract提取 architecture架构，体系结构；建造业 absolute绝对的 arsenal军火库 assignment分配 algebra线性代数 asymptotically无症状的 appropriate恰当的 bias偏差 brevity简短，简洁；短暂 [800]broader广泛 briefly简短的 batch批量 convergence收敛，集中到一点 convex凸的 contours轮廓 constraint约束 constant常理 commercial商务的 complementarity补充 coordinateascent同等级上升 clipping剪下物；剪报；修剪 component分量；部件 continuous连续的 covariance协方差 canonical正规的，正则的 concave非凸的 corresponds相符合；相当；通信 corollary推论 concrete具体的事物，实在的东西 crossvalidation交叉验证 correlation相互关系 convention约定 cluster一簇 centroids质心，形心 converge收敛 computationally计算(机)的 calculus计算 derive获得，取得 dual二元的 duality二元性；二象性；对偶性 derivation求导；得到；起源 denote预示，表示，是…的标志；意味着，[逻]指称 divergence散度；发散性 dimension尺度，规格；维数 dot小圆点 distortion变形 density概率密度函数 discrete离散的 discriminative有识别能力的 diagonal对角 dispersion分散，散开 determinant决定因素 disjoint不相交的 encounter遇到 ellipses椭圆 equality等式 extra额外的 empirical经验；观察 ennmerate例举，计数 exceed超过，越出 expectation期望 efficient生效的 endow赋予 explicitly清楚的 exponentialfamily指数家族 equivalently等价的 feasible可行的 forary初次尝试 finite有限的，限定的 forgo摒弃，放弃 fliter过滤 frequentist最常发生的 forwardsearch前向式搜索 formalize使定形 generalized归纳的 generalization概括，归纳；普遍化；判断（根据不足） guarantee保证；抵押品 generate形成，产生 geometricmargins几何边界 gap裂口 generative生产的；有生产力的 heuristic启发式的；启发法；启发程序 hone怀恋；磨 hyperplane超平面 initial最初的 implement执行 intuitive凭直觉获知的 incremental增加的intercept截距 intuitious直觉 instantiation例子 indicator指示物，指示器 interative重复的，迭代的 integral积分 identical相等的；完全相同的 indicate表示，指出 invariance不变性，恒定性 impose把…强加于 intermediate中间的 interpretation解释，翻译 jointdistribution联合概率 lieu替代 logarithmic对数的，用对数表示的 latent潜在的 Leave-one-outcrossvalidation留一法交叉验证 magnitude巨大 mapping绘图，制图；映射 matrix矩阵 mutual相互的，共同的 monotonically单调的 minor较小的，次要的 multinomial多项的 multi-classclassification二分类问题 nasty讨厌的 notation标志，注释 naïve朴素的 obtain得到 oscillate摆动 optimizationproblem最优化问题 objectivefunction目标函数 optimal最理想的 orthogonal(矢量，矩阵等)正交的 orientation方向 ordinary普通的 occasionally偶然的 partialderivative偏导数 property性质 proportional成比例的 primal原始的，最初的 permit允许 pseudocode伪代码 permissible可允许的 polynomial多项式 preliminary预备 precision精度 perturbation不安，扰乱 poist假定，设想 positivesemi-definite半正定的 parentheses圆括号 posteriorprobability后验概率 plementarity补充 pictorially图像的 parameterize确定…的参数 poissondistribution柏松分布 pertinent相关的 quadratic二次的 quantity量，数量；分量 query疑问的 regularization使系统化；调整 reoptimize重新优化 restrict限制；限定；约束 reminiscent回忆往事的；提醒的；使人联想…的（of） remark注意 randomvariable随机变量 respect考虑 respectively各自的；分别的 redundant过多的；冗余的 susceptible敏感的 stochastic可能的；随机的 symmetric对称的 sophisticated复杂的 spurious假的；伪造的 subtract减去；减法器 simultaneously同时发生地；同步地 suffice满足 scarce稀有的，难得的 split分解，分离 subset子集 statistic统计量 successiveiteratious连续的迭代 scale标度 sortof有几分的 squares平方 trajectory轨迹 temporarily暂时的 terminology专用名词 tolerance容忍；公差 thumb翻阅 threshold阈，临界 theorem定理 tangent正弦 unit-lengthvector单位向量 valid有效的，正确的 variance方差 variable变量；变元 vocabulary词汇 valued经估价的；宝贵的wrapper包装总计1038词汇昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（2014——2015学年第一学期）课程名称：人工智能导论开课实验室：年月日年级、专业、班学号姓名成绩实验项目名称状态空间搜索实验—八数码问题求解指导教师胡蓉教师评语该同学是否了解实验原理：A.了解□B.基本了解□C.不了解□该同学的实验能力：A.强□B.中等□C.差□该同学的实验是否达到要求：A.达到□B.基本达到□C.未达到□实验报告是否规范：A.规范□B.基本规范□C.不规范□实验过程是否详细记录：A.详细□B.一般□C.没有□教师签名：年月日一、实验内容和要求八数码问题：在3×3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空的，其初始状态如图1所示，要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。例如：28312316484705765(a)初始状态(b)目标状态图1八数码问题示意图请任选一种盲目搜索算法（广度优先搜索或深度优先搜索）或任选一种启发式搜索方法（全局择优搜索，加权状态图搜索，A算法或A*算法）编程求解八数码问题（初始状态任选）。选择一个初始状态，画出搜索树，填写相应的OPEN表和CLOSED表，给出解路径，对实验结果进行分析总结，得出结论。实验报告内容格式要求：XXXXXXXXXXXX（中文：宋体，小四；英文：TimesNewRoman）。二、实验目的1.熟悉人工智能系统中的问题求解过程；2.熟悉状态空间的盲目搜索和启发式搜索算法的应用；3.熟悉对八数码问题的建模、求解及编程语言的应用。三、实验算法启发函数设定由八数码问题的部分状态图可以看出，从初始节点开始，在通向目标节点的路径上，各节点的数码格局同目标节点相比较，其数码不同的位置个数在逐渐减少，最后为零，因此可以把数码不同的位置个数作为标志一个节点到目标节点距离远近的一个启发性信息，利用这个信息来扩展节点的选择，减少搜索范围，提高搜索速度。2、数据结构与算法设计数码结构体typedefstructnode//八数码结构体{intform[N][N];//数码组intevalue;//评估值，差距intudirec;//所屏蔽方向,防止往回推到上一状态,1上2下3左4右structnode*parent;//父节点}Graph;Graph*Qu[MAX];//队列Graph*St[MAX];//堆栈搜索过程：（搜索采用广度搜索方式，利用待处理队列辅助，逐层搜索（跳过劣质节点））a、把初始数码组压入队列；b、从队列中取出一个数码组节点；c、扩展子节点，即从上下左右四个方向移动空格，生成相应子节点：d、对子节点数码组作评估，是否为优越节点，即其评估值是否小于等于其父节点加一，是则将其压入队，否则抛弃。e、判断压入队的子节点数码组（优越点）的评估值，为零则表示搜索完成，退出搜索；f、跳到步骤2；四、程序框图起始把s放入open表起始把s放入open表失败成功是否open表为空表？是把open表中的第一个节点n移入close表否扩展节点n，把其后裔放入open表的前头是否有后继节点为目标节点？否是五、实验结果及分析采用深度优先搜索方式并简化搜索六、结论813813204765(2)103824765(3)813024（0）765813024765(4)123804765(5)013824765(1)Open表close表0120234012456013目标完成七、源程序及注释#include

<stdio.h>

}//设计了搜索深度范围，防止队列内存越界#include

<stdlib.h>

6、运行结果#include

<time.h>

#define

N

3

//数码组大小

#define

Max_Step

50

//最大搜索深度

#define

MAX

50

typedef

struct

node//八数码结构体

{

int

form[N][N];//数码组

int

evalue;//评估值

int

udirect;//所屏蔽方向，防止往回推到上已状态，1上2下3左4右

struct

node

*parent;//父节点

/////////打印数码组

void

Print(Graph

*The_graph)

{

int

i,j;

if(The_graph==NULL)

printf("图为空\n");

else

{

printf("---------------------\n");

for(i=0;i<N;i++)

{

printf("|\t");

for(j=0;j<N;j++)

{

printf("%d\t",The_graph->form[i][j]);//遍历打印

}

printf("\t|\n");

}

printf("|\t\t\t差距:%d\t|\n",The_graph->evalue);//差距显示

printf("---------------------\n");

}

}

/////////评价函数

int

Evaluate(Graph

*The_graph,Graph

*End_graph)

{

int

valute=0;//差距数

int

i,j;

for(i=0;i<N;i++)

{

for(j=0;j<N;j++)

{

if(The_graph->form[i][j]!=End_graph->form[i][j])

{

valute++;

}

}

}

The_graph->evalue=valute;

return

valute;

}

/////////移动数码组

Graph

*Move(Graph

*The_graph,int

Direct,int

CreatNew_graph)

{

Graph

*New_graph;//

int

HasGetBlank=0;//是否获取空格位置

int

AbleMove=1;//是否可移动

int

i,j,t_i,t_j,x,y;

for(i=0;i<N;i++)//获取空格坐标i,j

{

for(j=0;j<N;j++)

{

if(The_graph->form[i][j]==0)

{

HasGetBlank=1;

break;

}

}

if(HasGetBlank==1)

break;

}

//printf("空格位置:%d,%d\n",i,j);

t_i=i;

t_j=j;

//移动空格

switch(Direct)

{

case

1://上

t_i--;

if(t_i<0)

AbleMove=0;

break;

case

2://下

t_i++;

if(t_i>=N)

AbleMove=0;

break;

case

3://左

t_j--;

if(t_j<0)

AbleMove=0;

break;

case

4://右

t_j++;

if(t_j>=N)

AbleMove=0;

break;

}

if(AbleMove==0)//不能移动则返回原节点

{

return

The_graph;

}

if(CreatNew_graph==1)

{

New_graph=(Graph

*)malloc(sizeof(Graph));//生成节点

for(x=0;x<N;x++)

{

for(y=0;y<N;y++)

{

New_graph->form[x][y]=The_graph->form[x][y];//复制数码组

}

}

}

else

{

New_graph=The_graph;

}

//移动后

New_graph->form[i][j]=New_graph->form[t_i][t_j];

New_graph->form[t_i][t_j]=0;

//printf("移动产生的新图:\n");

//Print(New_graph);

return

New_graph;

}

/////////搜索函数

Graph

*Search(Graph

*Begin,Graph

*End)

{

Graph

*g1,*g2,*g;

int

Step=0;//深度

int

Direct=0;//方向

int

i;

int

front,rear;

front=rear=-1;//队列初始化

g=NULL;

rear++;//入队

Qu[rear]=Begin;

while(rear!=front)//队列不空

{

front++;//出队

g1=Qu[front];

//printf("开始第%d个图:\n",front);

//Print(g1);

for(i=1;i<=4;i++)//分别从四个方向推导出新子节点

{

Direct=i;

if(Direct==g1->udirect)//跳过屏蔽方向

continue;

g2=Move(g1,

Direct,

1);//移动数码组

if(g2!=g1)//数码组是否可以移动

{

//可以移动

Evaluate(g2,

End);//评价新的节点

//printf("开始产生的第%d个图:\n",i);

//Print(g2);

if(g2->evalue<=g1->evalue+1)

{

//是优越节点

g2->parent=g1;

//移动空格

switch(Direct)//设置屏蔽方向，防止往回推

{

case

1://上

g2->udirect=2;

break;

case

2://下

g2->udirect=1;