网站首页 > AI百科知识 第4页
  • 什么是深度伪造(Deepfakes)

    什么是深度伪造(Deepfakes)

    84

    深度伪造(Deepfakes)是一种基于深度学习算法,尤其是生成对抗网络(GANs),来创建或操纵音视频内容的技术,使生成的假象(如换脸或合成语音)看起来极其真实。它可以用于娱乐、艺术创作,但也引发了隐私侵犯、虚假信息传播等...

  • 什么是边缘计算(Edge Computing)

    什么是边缘计算(Edge Computing)

    90

    边缘计算(Edge Computing)是一种分布式计算架构,将数据处理和分析任务从中心化的数据中心转移到网络边缘,更接近数据源和用户的位置。可以显著减少数据传输的延迟,提高响应速度,优化带宽使用,增强数据处理的实时性和安全...

  • 什么是领域适配(Domain Adaptation)

    什么是领域适配(Domain Adaptation)

    89

    领域适配(Domain Adaptation)是迁移学习中的一种方法,旨在将一个模型从一个领域(源域)迁移到另一个不同的领域(目标域),提高模型在目标域的性能。主要解决源域和目标域数据分布不一致的问题,通过调整模型使其更好地...

  • 什么是模式崩溃(Mode Collapse)

    什么是模式崩溃(Mode Collapse)

    85

    模式崩溃(Mode Collapse)是指在训练过程中,生成器开始生成的样本多样性降低,只产生数据集中某些特定模式的样本,忽略了其他潜在模式。导致生成的数据缺乏真实性和多样性,无法覆盖目标分布的所有可能模式。模式崩溃是GAN...

  • 什么是嵌入向量(Embedding Vectors)

    什么是嵌入向量(Embedding Vectors)

    86

    嵌入向量(Embedding Vectors)是一种将数据(如文本、图像、用户信息)映射到高维空间中的数字向量的技术。能够捕捉数据间的相似性和关系,使得相似的数据点在向量空间中彼此靠近。嵌入向量广泛应用于自然语言处理、图像识...

  • 什么是监督学习(Supervised Learning)

    什么是监督学习(Supervised Learning)

    88

    监督学习(Supervised Learning 是一种机器学习方法,通过使用带有标签的训练数据来训练算法,使其能够对新的数据进行分类或预测。它包括分类和回归任务,利用算法如支持向量机、决策树等来识别数据中的模式,并做出预测...

  • 什么是语音识别(Speech Recognition)

    什么是语音识别(Speech Recognition)

    101

    语音识别(Speech Recognition)也称为自动语音识别(ASR),是一种将人类语音转换成文本或命令的高技术。通过特征提取、模式匹配和模型训练等步骤,使机器能够识别和理解语音信号。广泛应用于智能助手、语音控制系统和...

  • 什么是神经风格迁移(Neural Style Transfer)

    什么是神经风格迁移(Neural Style Transfer)

    91

    神经风格迁移(Neural Style Transfer)通过深度学习手段,将一幅图像的视觉风格应用到另一幅图像的内容上,创造出融合了两者特点的新图像。基于预训练的卷积神经网络来分析风格图像的纹理和颜色分布,以及内容图像的结...

  • 什么是决策树(Decision Tree)

    什么是决策树(Decision Tree)

    87

    决策树通过递归选择最能区分数据的属性来构建树状模型,每个节点代表一个属性测试,每个分支代表测试结果,叶节点代表决策输出。它利用信息增益、增益率或基尼指数等标准进行最优属性选择,并通过剪枝处理避免过拟合,最终形成可解释的分类或...

  • 什么是人工智能安全(AI Security)

    什么是人工智能安全(AI Security)

    87

    人工智能安全(AI Security)是指采取必要措施保护人工智能系统免受攻击、侵入、干扰和非法使用,确保其稳定可靠运行,遵循以人为本、权责一致等原则,保障人工智能算法模型、数据、系统和产品应用的完整性、保密性、可用性、鲁棒...

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
返回顶部 暗黑模式