搜索算法中,A算法A*算法的區(qū)別（急）？算法a一般是指某個簡單的思想搜索算法。算法a*是指算法采用啟發(fā)式搜索后，即運算速度會快得多，但未必能保證最終的最優(yōu)解謝謝，我可以說得很準確，不也許首先，為什么深

搜索算法中,A算法A*算法的區(qū)別（急）？

算法a一般是指某個簡單的思想搜索算法。算法a*是指算法采用啟發(fā)式搜索后，即運算速度會快得多，但未必能保證最終的最優(yōu)解

謝謝，我可以說得很準確，不

也許首先，為什么深度學習叫“深度”？從當前技術的角度來看，深度學習結合底層特征，形成更抽象的屬性類別或特征的高層表示，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。

深度學習屬于前者，它有很多參數(shù)需要調(diào)整，是一個非常大的參數(shù)模型。一般的機器學習模型屬于后者，它需要強大的特征來分離數(shù)據(jù)，最終得到不同的類別。

一般來說，目前深度學習確實有很多優(yōu)勢。例如，對我來說，這是非常簡單和暴力的。它不需要很長時間來調(diào)整參數(shù)，清理數(shù)據(jù)，并把它扔進去看看結果。如果不好，調(diào)整參數(shù)繼續(xù)嘗試。一般的機器學習模型不是這樣的。它需要大量的特征工程。但是，深度學習有一個問題，到目前為止還沒有解決的工程。它是一個可解釋性差的“黑匣子”，導致系統(tǒng)出現(xiàn)錯誤，無法快速找出原因或追溯以前的錯誤。所以在工程中，我們實際上更喜歡特征少的工程和解釋性強的模型來獲得更好的結果。我們期待著深學在未來科學技術的進一步發(fā)展。

我將在這里發(fā)表所有關于算法、機器學習和深度學習的有趣文章。

首先，A-star算法占用大量內(nèi)存和CPU。在用AS3編寫的代碼中，90*90網(wǎng)格中只有6個敵人，他們必須等待幾秒鐘才能同時找到路，而且他們經(jīng)常找不到路?？傊?，我目前還沒有找到一個好的優(yōu)化方法。