Prolog 上很好的初学者资料
我正在寻找关于 Prolog 的良好初学者材料，包括在线和印刷版.我不仅对“学习语言"感兴趣，还对背景和科学信息感兴趣. 解决方案 查看 立即学习 Prolog！ 这本书写得很好，对于初学者来说应该很容易阅读.它以印刷形式提供，也可以作为免费的在线版本提供.它也相对较新(从 2003 年开始)，许多 Prolog 书籍都不是这种情况.
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AttributeError:模块“tensorflow.python.training.checkpointable"没有属性“CheckpointableBase"
我一直在学习人工智能以及如何使用 Python 进行编码.我正在做一个项目，我决定更新一些 Python 包，这些包并不是新的工作，然后发生了一些事情，我无法编译我的代码.我删除了 Anaconda3 并重新设置但没有用.我一直看到我写的这个问题作为一个主题.如果有人帮助我，我会很高兴得到一些帮助. >>>将张量流导入为 tf文件“C:\Users\AliGalip\Anaconda3Yeni\
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opencv库中houghcircle函数中的dp参数究竟是如何工作的?
我试图理解 .houghcircles() 函数，但我不完全理解 dp 影响结果. 查找 http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/feature_detection.html?highlight=houghcircles#houghcircles，它说: dp – 累加器分辨率与图像的反比 例如， 如果 dp=1 ，则累加器具有相同的分
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如何自适应地添加和使用鉴权时采集的人脸图像来提高人脸鉴权的性能?
我目前的项目是建立一个人脸认证系统.我的限制是:在注册期间，用户提供单个图像进行训练.但是，我可以在身份验证时添加和使用用户提供的图像. 我想在训练中添加更多图像的原因是，用户环境不受限制 - 不同的照明条件，与相机的不同距离，来自不同的 MP 相机.唯一的缓解是姿势几乎是正面的. 我认为，上述问题类似于广泛使用的面部标记应用程序.任何人都可以提出一种自适应和智能地使用可用图像的方法吗
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Akinator 游戏背后是怎样的算法?
Akinator 应用程序 只需问几个问题就可以猜出一个字符.所以我想知道什么样的算法或方法可以让它做到这一点?有没有这类算法的名称，我可以在哪里阅读更多关于它们的信息? 解决方案 是的，这类算法有一个名字——它叫做 分类算法.决策树是分类算法的一个例子. 在这个分类问题中，算法的特征就是问题的答案. 决定接下来应该问哪个问题可以通过多种方式完成 - 例如通过尝试最大化预测(或
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如何在 Pytorch 的 `nn.Sequential` 中展平输入
如何在 nn.Sequential 中展平输入 Model = nn.Sequential(x.view(x.shape[0],-1),nn.Linear(784,256),nn.ReLU(),nn.线性(256,128)，nn.ReLU(),nn.Linear(128,64),nn.ReLU(),nn.线性(64,10),nn.LogSoftmax(dim=1)) 解决方案 您可以创建一个
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深度优先搜索的完备性
我引用了人工智能:现代方法: 深度优先搜索的属性在很大程度上取决于使用的是图搜索还是树搜索版本.避免重复状态和冗余路径的图搜索版本在有限状态空间中是完整的，因为它最终会扩展每个节点.另一方面，树搜索版本不完整[...].深度优先树搜索可以在没有额外内存成本的情况下进行修改，以便它根据从根到当前节点的路径上的状态检查新状态；这避免了有限状态空间中的无限循环，但并没有避免冗余路径的扩散.
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通过排除导航和 chrome 内容从 HTML 页面中提取纯内容/文本
我正在抓取新闻网站，想提取新闻标题、新闻摘要(第一段)等 我插入了 webkit 解析器代码，以轻松地将网页作为树进行导航.为了消除导航和其他非新闻内容，我采用了文章的文本版本(减去 html 标签，webkit 提供了相同的 api).然后我运行 diff 算法比较来自同一网站的各种文章的文本，这导致相似的文本被消除.这给了我内容减去常见的导航内容等 尽管采用了上述方法，但我的最终文
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如何确定主语、宾语等词?
我正在尝试通过将句子分成更小的部分来实现可以确定句子含义的应用程序.所以我需要知道哪些词是主语、宾语等，这样我的程序才能知道如何处理这句话. 解决方案 这是一个开放的研究问题.您可以在 Wikipedia 上获得概述，http://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing.考虑诸如“时间过得像箭，果蝇像香蕉"这样的短语 - 明确地对
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有趣的 NLP/机器学习风格项目——分析隐私政策
我想就分配给我的一个有趣问题提供一些意见.任务是分析成百上千的隐私政策，并确定它们的核心特征.例如，他们是否获取用户的位置?他们是否与第三方共享/销售?等. 我与一些人交谈过，阅读了很多关于隐私政策的内容，并自己思考了这个问题.这是我目前的攻击计划: 首先，阅读大量隐私，找到满足某个特征的主要“线索"或指标.例如，如果数百个隐私政策具有相同的行:“我们将获取您的位置."，则该行可以 1
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句子的 RDF 表示
我需要用 RDF 格式表示句子. 换句话说，“约翰喜欢可乐"将自动表示为: 主题:约翰谓词:喜欢对象:可乐 有谁知道我应该从哪里开始?是否有任何程序可以自动执行此操作，或者我需要从头开始做所有事情? 解决方案 看起来你想要一个句子的类型依赖，例如约翰喜欢可乐: nsubj(likes-2, John-1)dobj(喜欢-2，可乐-3) 我不知道有任何直接生成 RDF 的依赖
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如何进行 NLP 任务以识别意图和插槽
我想编写一个程序来询问有关天气的问题.我应该开始研究哪些算法和技术. 例如:芝加哥这个周末会晴天吗?我想知道意图 = 天气查询，日期 = 这个周末，位置 = 芝加哥. 用户可以用多种形式表达相同的查询. 我想解决一些受限制的形式并寻找有关如何开始的想法.解决方案必须足够好. 解决方案 由于您的输入是自然语言形式，因此最好的方法是开始研究它，首先是解析句子结构.并通过 NE
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有没有开发聊天机器人的教程?
作为一名工科学生，我想使用 python 制作一个聊天机器人.所以，我搜索了很多，但找不到可以教我或给我一些具体信息来构建智能聊天机器人的东西. 我想做一个聊天机器人，可以给出类似人类的反应(就像和你聊天的朋友一样).我目前希望它只是我笔记本电脑上的一个软件(以后想在 IM、IRC 或网站中实现). 所以，我正在寻找一个教程/任何其他信息，这肯定会帮助我完成我的项目. 解决方案
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Pygame中蒙版和发射光束的重叠[AI汽车模型视觉]
我尝试在 Pygame 中使用预定义的轨道掩码来实现光束碰撞检测.我的最终目标是让 AI 汽车模型能够看到它正在行驶的轨道: 这是我当前的代码，我用光束来掩盖并尝试找到重叠: 导入数学导入系统将 pygame 导入为 pg红色 = (255, 0, 0)绿色 = (0, 255, 0)蓝色 = (0, 0, 255)pg.init()光束表面 = pg.Surface((500, 500)
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如何将数组从 (280, 280, 3) 重塑为 (28, 28, 3)
嗨，我试着写一个代码，我用 pygame 在屏幕上写一个数字，然后神经网络预测我写的数字.我的问题是我用 (28, 28, 3) 中的图像数组训练了我的神经网络.所以我试图重塑我的 (280, 280, 3) 数组.但是当我这样做时，我的数组是无.我使用 Python 3.7 string_image = pygame.image.tostring(screen, 'RGB')temp_surf
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对于张量流中的二元分类，成本函数总是返回零
我在 tensorflow 中编写了以下二进制分类程序，但有问题.无论输入是什么，成本始终归零.我正在尝试调试一个更大的程序，它没有从数据中学习任何东西.我已经将至少一个错误缩小到成本函数总是返回零.给定的程序正在使用一些随机输入并且有同样的问题.self.X_train 和 self.y_train 原本应该从文件中读取，函数 self.predict() 有更多层形成前馈神经网络. 将 nu
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在反向传播中使用 sigmoid 函数计算误差
我有一个关于反向传播的快速问题.我正在查看以下内容: http://www4.rgu.ac.uk/文件/第3%20-%20bp.pdf 在本文中，它说计算神经元的误差为 Error = Output(i) * (1 - Output(i)) * (Target(i) - Output(i)) 我把公式中我不明白的部分用粗体表示.在论文中，它说由于 sigmoid 函数需要
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使用 tensorflow 合并在 2 台不同计算机上训练的同一模型的权重
我正在研究使用 tensorflow 训练深度神经网络.我知道如何训练模型.我的问题是我必须在具有不同数据集的 2 台不同计算机上训练相同的模型.然后保存模型权重.后来我必须以某种方式合并 2 个模型权重文件.我不知道如何合并它们.是否有执行此操作的函数，或者是否应该对权重进行平均? 对这个问题的任何帮助都是有用的 提前致谢 解决方案 最好在训练期间合并权重更新(梯度)并保留一
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随机化神经网络输入顺序的影响
在我的高级算法和数据结构课程中，我的教授要求我们选择我们感兴趣的任何主题.他还告诉我们研究它并尝试在其中实施解决方案.我选择神经网络是因为它是我想学习很长时间的东西. 我已经能够使用神经网络实现 AND、OR 和 XOR，该网络的神经元使用阶跃函数作为激活器.之后，我尝试实现一个反向传播神经网络，该网络学习识别 XOR 算子(使用 sigmoid 函数作为激活器).通过使用 3-3-1 网络
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XOR 问题可以用 2x2x1 神经网络无偏差解决吗?
如果没有偏差，具有 2 个输入节点、2 个隐藏节点和一个输出的神经网络是否应该能够解决 XOR 问题?还是会卡住? 解决方案 保留偏差.它不会看到您输入的值. 就一对一的类比而言，我喜欢将偏差视为直线方程中的偏移 c 值:y = mx + c;它为您的系统增加了一个独立的自由度，不受网络输入的影响.
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