首页 > 分享 > 图灵猫智能家居的劣势，图灵猫智能家居的劣势有哪些

图灵猫智能家居的劣势，图灵猫智能家居的劣势有哪些

萌宠菠菠乐园
2024-11-18 19:39

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于图灵猫智能家居的劣势的问题，于是小编就整理了4个相关介绍图灵猫智能家居的劣势的解答，让我们一起看看吧。

图灵缅因猫特点？

图灵缅因猫的特点是体型很大，拥有厚实被毛和壮硕的身体，看起来很霸气凶猛，性格却非常温和。

毛色丰富，以单色、条纹色、混合色系为主，共约30种左右毛色。其中以红色、棕褐色、巧克力色、银白色为多见。

除了块头大这个特点，缅因猫的毛发也是十分茂密的，这也是因为户外的温差很大，为了保暖，缅因猫就会长出浓密的毛发。

缅因猫非常擅长捕猎，应该给它提供足够的活动空间，以及供它们磨爪子的猫抓板。

循环神经网络使用场景？

循环神经网络是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有节按链式连接的递归神经网络。

对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代，并在二十一世纪初发展为重要的深度学习算法，其中双向循环神经网络和长短期记忆网络是常见的的循环神经网络。

循环神经网络具有记忆性、参数共享并且图灵完备，因此能以很高的效率对序列的非线性特征进行学习。

循环神经网络在自然语言处理，例如语音识别、语言建模、机器翻译等领域有重要应用，也被用于各类时间序列预报或与卷积神经网络相结合处理计算机视觉问题。

无论是卷积神经网络，还是人工神经网络，他们的前提假设都是：元素之间是相互独立的，输入与输出也是独立的，比如猫和狗。

但现实世界中，很多元素都是相互连接的，比如股票随时间的变化，一个人说了：我喜欢旅游，其中最喜欢的地方是云南，以后有机会一定要去.这里填空，人应该都知道是填“云南“。因为我们是根据上下文的内容推断出来的，但机会要做到这一步就相当得难了。因此，就有了现在的循环神经网络，他的本质是：像人一样拥有记忆的能力。因此，他的输出就依赖于当前的输入和记忆。

又一批重点院校开设人工智能专业，我们还有必要转战人工智能吗？

你好，我是学习以后，学习以后助你学习棒棒！

人工智能（Artificial Intelligence）简称（AI）是最近吵的非常火爆的一个专业，导致很多学校不光新开设人工智能专业，更有甚者，成立人工智能学院，比如，中国科学院大学，在2018年就成立了人工智能学院，可谓是大费周折，对于人工智能的发展与前景都非常看好，也非常重视！

下面一起看看人工智能到底是个什么鬼！

人工智能到底有多神秘？

人工智能到底个什么，下面看一个定义：“麻省理工学院的温斯顿教授认为，人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作”，只是一个泛称，里面包括很多分支，比如有机器学习，模式识别，机器翻译，专科系统等等，它们中间既有联系又有区别！

其实，了解或者学习人工智能相关专业以后，就会发现，其实就目前的情况来看，它一点也不神秘，也没有外界有鼓吹的那么玄妙，更也没有那么神奇。

目前最多算实现了简单的模拟算法，离真正的人脑智能还差的远呢，跟我们的大脑是无法相比，更谈不上类人思维，目前只是通过简单的神经网络算法模拟人脑神经元，但是，差别非常大，而人类对于真正的人脑神经元的工作机理了解不多，还有很多未解之谜。

所以目前来看，离真正的人工智能还有很长的路要走，啥时候真正破解了人脑之谜并且可以实现人脑完全模拟才算得上真正的人工智能。

所以说，现在的人工智能看似很厉害，其实特别傻，又傻又笨，一切都是靠海量的数据作为支撑，所谓的可以自助学习，让自己变得越来越聪明，也只是通过海量的数据对建立的模型进行训练，不停的对庞大的模型参数进行优化，优化次数越多，使输出结果越准确，这就要求有大量的有标注的样本作为训练参数。

大数据时代的到来是为啥人工智能最近几年又火起来的主要原因，其实人工智能的概念在1956年就被“人工智能之父”麦卡锡提出来了，其在1971年由于贡献巨大获得了图灵奖，在发展过程中又分出了各种学派，堪称中国的各个武林门派，有符号主义、连接主义、行为主义门派，其实不同的门派在不同的背景下都非常有说服力。

下面以人工智能领域中的图像识别为例解开人工智能神秘的面纱。

人工智能一点也不神秘

举个例子，就拿人工智能的图片识别来说，刚开始我们建的机器模型就好比一个白痴，啥都不懂，更不会识别图片，不懂什么是汽车、什么是小狗，、什么是小猫。

只有人告诉它以后它才会知道，这就是训练机器模型的过程，就好比训练一个牙牙学语的小孩子，拿一张小狗图片指给他看，然后告诉他这是小狗狗，然后再给他一个小汽车的图片，告诉他，这是小汽车。

对于机器来说，我们不可能拿着图片挨个指给它看，我们得提前将大量的图片进行标注，就是说每一张图片都要有一个名字，比如一张汽车的图片，然后标注为car，小狗的图片，标注为dog，这种标注的图片越多，最后训练越准确，标注大部分只能人工完成，工作量很大，很多数据库都是千千万万前辈们的心血啊。下图就是一个已经标注完成的图片数据库，可以直接拿来训练我们的模型。

机器模型它具体是怎么使用这些图片的呢？

首先它会对图片做池化以及降维处理，因为我们知道，很多图片都是高清的，并且是彩色的，这会占用很大的内存，然后进行特征提取，比如小狗，提取特征，两只耳朵，嘴尖等特征……，当然这个特征是非常多的，不然就不能够区分出来小狗跟小猫了。

具体过程可能主要采用B—P算法，当然也有其它算法，随着人工智能的发展，各种算法层出不穷，训练的准确度也在不断提高，但是大部分都是在经典算法上发展而来。通过输入大量的小狗图片，做特征提取参数优化以后才能够在下一次见到小狗的图片以后准确识别出来，不同的图片小狗的姿势，颜色，大小，品种都不一样，这就会提供更加丰富的特征参数。使得识别准确性提高，那么，是不是训练以后真的能够准确识别出来所有图片？当然不是，跟使用的模型有关系，还与提供的图片有关，下面看我之前训练过的一个模型，识别准确率最大也才到90%。

看下面对于训练以后的模型进行测试的结果，结果显示，明显有识别错误的，比如，把狗dog识别为鹿deer，把猫识别为鸟bird，但是相对来说，已经非常准确了。

差点忘了回答问题，写着写着就跑偏了，人工智能的发展肯定会越来越好，毕竟有大数据作为支撑，所以这个专业也是非常有前途的专业，但是建议选择一个自己感兴趣的专业深钻，比如喜欢机器翻译，就可以专门研究机器翻译。

一点关于人工智能的小科普，又不对之处还望指正，谢谢您的阅读！

AI可以击败CAPTCHA身份验证系统吗？准确率如何呢？

谢邀。完全可以，要不题主搜一搜“深度学习验证码（CAPTCHA）破解”，已经有很多的深度学习模型可以轻易破解验证码了。譬如最简单的CNN（卷积神经网络），在手写数字识别中只要三层网络就可以达到98.76%的准确率。

而网上大多的深度学习模型也都到达了90%以上的准确率，但是这些在实际验证过程中大多只有40%多，因为大多的模型所依赖的训练集都是自己生成的，而不是需要破解的验证码，这就明显会造成识别误差。自己生成验证码自己破解，这就好比说自己是这个世界的游戏规则制定者，然后自己来破解这个世界的规则，是没有多大用处的，所以实际上这些模型不能实际拿来用，需要大量的原生打码，然后喂数据到模型中，才能够真正识别要破解的验证码。

总体而言，其实随着深度学习的发展，CAPTCHA对于AI来说已经不是什么问题了，听说Google因为机器学习对验证码的易识别性，已经开发出了一个新型的防机器验证码破解的AI系统，防止机器爬虫，有兴趣可以去搜搜，也可以来讨论讨论。

如果你对学习人工智能和深度学习感兴趣，可以订阅我的头条号，我会在这里发布所有与算法、机器学习以及深度学习有关的有趣文章。

（码字不易，若文章对你帮助可点个赞~）

到此，以上就是小编对于图灵猫智能家居的劣势的问题就介绍到这了，希望介绍关于图灵猫智能家居的劣势的4点解答对大家有用。