人工智能归结NIL是什么：人工智能结构

人工智能归结NIL(Neural Information Criterion,尼尔信息 criterion)是一种常用的评估机器学习模型性能的方法,由John Holland于1987年提出。尼尔信息 criterion基于神经网络的自适应学习机制,通过比较不同网络的输入输出结果,来评估网络的性能。
尼尔信息 criterion的计算公式为:
C = 1 - A / B
其中,C是尼尔信息 criterion得分,A和B是输入数据的正确率和输出数据的正确率,通过以下公式可以求得:
A = (1 r)^n,其中,r是模型对输入的泛化能力,n是模型的层数。
B = (1 p)^m,其中,p是模型对输入的预测能力,m是模型的层数。
通过计算尼尔信息 criterion得分,可以评估机器学习模型的性能,并选择最优的模型。尼尔信息 criterion在机器学习、数据挖掘、模式识别等领域得到了广泛应用。