黄金分割率的使用是一个有趣的建议，它吸引了许多热爱自然和人工智能所代表的数学美的爱好者。问题在于人工智能应用的基础。例如，在设计识别自然现象的算法时，例如面部识别或人体运动（参见 https://www.intechopen.com/books/machine-learning-and-biometrics/a-human-body-mathematical-模型-生物特征-使用-黄金比率-a-new-algorithm) 是合适的。然而，对于非自然事件，该比率是有限的，因为数据通常是随机的或混乱的。然而，为了创建一个包含当前所有最佳人工智能算法的未来主算法，黄金比例和分形等数学概念的使用将至关重要。关注此空间...

人脸检测评估：一种基于黄金比例Φ的新方法

抽象的：

人脸检测是计算机视觉领域的一个基础研究领域。大多数与人脸相关的应用程序（例如人脸识别和人脸跟踪）都假设人脸区域被完美检测到。为了在这些应用中采用某种人脸检测算法，需要对其性能进行评估。不幸的是，由于文献中缺乏通用标准，很难评估人脸检测算法的性能。在本文中，我们通过利用完美人脸的黄金比例的生物学特性，提出了一种新的人脸检测算法评估方法。与现有的评估方法相比，新的评估方法更加真实和准确。使用建议的措施，Intel©OpenCV 提供的五个 haar-cascade 分类器已在三个常见数据库上进行了定量评估，以显示它们的稳健性和弱点，因为这些分类器从未在特定评估措施下在相同数据库上相互比较。给出了最好的 haar 分类器和其他两种人脸检测算法之间的深思熟虑的比较。此外，我们引入了一个新的具有挑战性的数据集，其中受试者戴着头巾。新数据集用作评估头巾遮挡下人脸检测算法当前状态的测试平台 此外，我们引入了一个新的具有挑战性的数据集，其中受试者戴着头巾。新数据集用作评估头巾遮挡下人脸检测算法当前状态的测试平台 此外，我们引入了一个新的具有挑战性的数据集，其中受试者戴着头巾。新数据集用作评估头巾遮挡下人脸检测算法当前状态的测试平台

我的意思是你可以很容易地预测这些序列（具有不同的准确度），只需在时间序列预测上下文中使用 LSTM。显然，随着您给它的位数增加，它将增加序列中下一个的预测精度（有一些警告），因为我们可以更普遍地将神经网络视为连接函数逼近器（几乎所有情况下都是非线性的） .

就人工智能中的直接应用而言，我认为不会超出数学建模和经济/金融建模，因为这些序列来自绝大多数纯数学概念和应用数学概念。这项研究非常相关且正在进行中（1、2、3）。

在我们开始将指数复杂性增长视为 AI 算法的目标之前应该很短的时间，可能涉及黄金分割率。

https://en.wikipedia.org/wiki/Golden_ratio#Relationship_to_Fibonacci_sequence

我们已经在使用黄金比例来执行量子计算：

https://www.quora.com/How-are-quantum-physics-and-the-golden-ratio-connected

因此，一旦我们将并行化扩展到类似 GPU 的量子处理器网络，我们就可以确定我们已经进入了人工智能和黄金比例本质上更加内在的领域。

至于用它们加速学习模型/算法，我们只能希望在人工智能的未来也能找到如此奇妙的东西；谁知道呢，也许它们会像我们所有人执行和复制代码的生物计算机一样，必然会出现，而且它的环境：

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6047800/

并不是说它将是唯一存在的属性，因为文章得出结论，黄金比例“最有可能”仅与“机会”相关。我敢肯定，它与黑洞熵相关的随机机会，以及与它相关的所有其他事物：P。