网站首页 > AI百科知识 第3页
  • 什么是分布式表示(Distributed Representations)

    什么是分布式表示(Distributed Representations)

    90

    分布式表示(Distributed Representations)是一种将词汇或对象映射到高维空间向量的方法,每个维度代表不同的特征属性。分布式表示能够捕捉词与词之间的相似性和语义关系,因为在向量空间中邻近的点往往表示语义...

  • 什么是计算机视觉(Computer Vision)

    什么是计算机视觉(Computer Vision)

    82

    计算机视觉(Computer Vision 是人工智能的一个关键分支,专注于使机器能够像人类一样解释和理解视觉信息。它涉及图像和视频的获取、处理、分析以及从这些数据中提取有用信息的技术。通过使用先进的算法,包括深度学习和神经...

  • 什么是序列建模(Sequence Modeling)

    什么是序列建模(Sequence Modeling)

    87

    序列建模(Sequence Modeling)是自然语言处理和时间序列分析中的一种建模方法,它用于处理具有序列依赖性的数据。能捕捉数据点之间的时间或顺序关系,如在文本中单词的前后关联,或在音频中声音的连续模式。序列模型的例子...

  • 什么是梯度下降(Gradient Descent)

    什么是梯度下降(Gradient Descent)

    85

    梯度下降(Gradient Descent)是一种优化算法,用于通过迭代过程最小化损失函数,寻找模型参数的最佳值。算法从初始参数开始,计算损失函数梯度,然后沿梯度反方向调整参数,不断重复直至收敛。它包括批量、随机和小批量三种...

  • 什么是多模态深度学习?定义、原因、应用和挑战

    什么是多模态深度学习?定义、原因、应用和挑战

    78

    多模态深度学习(英文名:Multimodal Deep Learning)是人工智能(AI)的一个子领域,其重点是开发能够同时处理和学习多种类型数据的模型。本文解释了其定义、为什么选择多模态,及其应用、方法和挑战等。...

  • 什么是Q-learning

    什么是Q-learning

    84

    强化学习中的Q-learning是一种无模型的强化学习算法,通过学习一个动作价值函数Q(s, a 来找到最优策略。在给定状态下,Q(s, a 表示执行动作a的预期未来奖励总和。算法使用Q表或函数来存储这些值,并根据Bellm...

  • 什么是对抗性训练(Adversarial Training)

    什么是对抗性训练(Adversarial Training)

    90

    对抗性训练(Adversarial Training)是一种机器学习技术,旨在提高模型对恶意攻击的鲁棒性。通过在训练过程中引入微小的、可能引起误分类的扰动,模型学会识别并抵抗这些对抗性样本。在图像和语言处理领域尤为重要,能增...

  • 什么是弱监督学习(Weakly Supervised Learning)

    什么是弱监督学习(Weakly Supervised Learning)

    93

    弱监督学习(Weakly Supervised Learning)是一种机器学习范式,旨在解决标注数据不完整或不精确的问题。包括不完全监督(部分数据有标签)、不确切监督(标签为粗粒度或错误)和不准确监督(标签可能错误)。通过...

  • 什么是嵌入式学习(Embedded Learning)

    什么是嵌入式学习(Embedded Learning)

    89

    嵌入式学习(Embedded Learning)是一种创新的教育模式,将学习过程无缝地融入到日常工作和活动中。嵌入式学习认为,当学习内容与工作紧密相关时,员工的学习动力和效果最佳。与传统的课堂式学习不同,嵌入式学习通过内部学...

  • 什么是蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods)

    什么是蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods)

    99

    蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods)是强化学习中一种基于采样的学习技术,通过模拟环境的随机过程来学习策略。蒙特卡洛方法可以直接从与环境的交互中收集样本,利用样本的平均回报来估计状态或动作的价值。蒙特卡洛方法...

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
返回顶部 暗黑模式