1樓：大象腳趾
運用基準變換可能一以貫之地表示模式識別、人工智慧、神經網路-深度學習、機器學習、機械人、知識工程、智慧型決策等工作各種各樣的公式、定律及方程。基準變換其實就是如果…，那麼…的數學表示。兄弟貓爪0下運用幾何邏輯學方法拓展基準變換為，就同乙個物件O，從甲角度，運用阿爾法方法，得出A結論；從乙角度，運用貝爾塔方法，得出B結論；……。
學術貢獻在於清晰地引入不同認知主體他們不同的立場、視野、方法得出不同的結果-結論
2樓：老紀聊電腦
幾個名詞的維度不一樣哩，要問統一理論，有啊，都歸於「道」。道無善惡，執行日月。「道」是一切的本源。
按照自然的路徑行走，而不知其所以然，謂之道。人類為了降低勞動量，發明了電腦。管理層為了決策靠譜，又不願意擲硬幣，就發明了決策支援系統。
有錢人為了賺更多錢，就發明了智慧型機器，取代流水線的工人。而且智慧型的尺度把握得很好，只是高階機器、不是智慧型機器！如果機器會自我認知、推理、思考，有了私心，就會把資本家顛覆了！
這一切都屬於「道」，就是那個驅動萬事萬物運轉的終極奧義。
3樓：Neo.Li
函式擬合！函式擬合！函式擬合！
人工智慧就是用複雜的運算元組成的函式擬合世界、策略或事實。無論是監督非監督，直接的還是漸進的，一次性的還是序列的，都是函式擬合。而背後的數學家和工程師，則是尋找更好的運算元和擬合辦法。
4樓：森羅永珍
這個命題本身是個偽命題，所以不會有答案。
要說是否有一以貫之的理論，答案是肯定的，這畢竟大多只是到了博士級的學問而已，會的大有人在。
可是要說這理論是否能給別人講解說明，答案則是否定的。
當學問太深了就必然會產生鴻溝，這是由於基礎知識當中存在不可迴避的缺陷所導致的，只有在聽者已經彌補了這些缺陷之後，這種鴻溝才會消失。鴻溝的存在就必然會導致理解錯誤，所謂秀才遇著兵有理說不清就是這個道理。
如果題主已經掌握了充分的基礎知識，答案自然光猜就能猜到，又何必問呢，更何必說明呢。
模式識別 機器學習 神經網路 泛函分析？ 的學習順序
黃山北 首先要明確自身已有的知識儲備和學習目標。可以說神經網路是範圍最小的分類，與機器學習有關，但常規的機器學習教程中並不會講的很詳細，不要奢望從機器學習的教程中精通深度學習。一本花書基本滿足學習需求，不要同前兩個內容聯絡。其實最高票已經說得很完備了，但我只想補充一點如果時間充裕，列出時間表，按你最...
學習人工智慧可以繞開神經網路嗎？
蒜葵 Artificial Intelligence Machine Learning Neural Network 神經網路只是乙個酷炫的子集，知道很好，跟隨潮流，完全不懂也一點問題沒有，只要自己的領域紮實。 Sciarter 先給出建議 可以不深究但是需要了解作為工具使用。我們需要知道神經網路不...
人工智慧 模式識別領域最終是否會被一種本質 通用的演算法主導？
冰笛 是啊，如果人的整個大腦神經網路算是乙個函式演算法的話，那麼這個演算法確實是通用的，能勝任一切模式識別的場景。但是由於它太複雜了，不同行業知識背景的人都在研究它，從而總結出了不同的演算法。照貓畫虎，不同的畫師給出的作品會存在差異，也都挺像的，這很正常，那麼所謂的本質是指什麼？是指貓還是指虎？是畫...