情感分析（Sentiment Analysis）
情感分析（Sentiment Analysis），也被称为意见挖掘（Opinion Mining），是一种自然语言处理（NLP）技术，用于识别和提取文本中的主观信息，判断文本所表达的情感倾向（如积极...
排序
稀疏编码（Sparse Coding）
稀疏编码（Sparse Coding）是一种无监督学习方法，旨在通过稀疏表示来捕捉数据的内在结构。其核心思想是将输入数据表示为少量基向量的线性组合，从而实现对数据的高效表示。 基本原理 稀疏编码通过构...
强化学习中的探索与利用（Exploration vs. Exploitation）
在强化学习（Reinforcement Learning, RL）中，**探索与利用（Exploration vs. Exploitation）**是一个核心问题。它描述了智能体（agent）在学习过...
进化算法（Evolutionary Algorithms）
进化算法（Evolutionary Algorithms，EA）是一类基于自然选择和遗传学原理的优化算法。它们模拟生物进化过程，通过选择、交叉（重组）和变异等操作来逐步改进候选解的质量。进化算法是启发...
数据增强（Data Augmentation）是什么意思
数据增强（Data Augmentation）是一种在机器学习和深度学习中常用的技术，通过人为地增加训练数据的多样性，来提高模型的泛化能力和性能。它主要用于解决数据不足、过拟合以及模型对数据的过度敏感...
联邦学习（Federated Learning）是什么意思
联邦学习（Federated Learning，FL）是一种分布式机器学习方法，旨在在多个客户端（如移动设备、物联网设备等）上训练模型，而无需将数据集中到一个中心服务器上。这种方法允许模型在本地数据上...
随机森林（Random Forest）是什么意思
随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，主要用于分类和回归任务。它通过构建多个决策树并将它们组合起来，以提高模型的准确性和稳定性。以下是随机森林的核心概念和工作原理： 核心概念 集成...
注意力机制（Attention Mechanism）是什么
注意力机制的直观理解 1. 类比人类的注意力 想象一下，当你在阅读一篇文章时，你的眼睛并不会平等地关注文章中的每一个字。相反，你会根据上下文和当前的需求，将注意力集中在某些重要的词语或句子上。比如，当...
贝叶斯网络（Bayesian Network）是什么意思
贝叶斯网络（Bayesian Network），也称为信念网络（Belief Network），是一种基于概率图模型（Probabilistic Graphical Model）的表示方法，用于表示变...
生成器（Generator）
在生成对抗网络（GANs）中，生成器（Generator） 是一个关键组件，其主要任务是生成尽可能逼真的数据样本，以欺骗判别器（Discriminator）。生成器和判别器之间的对抗训练是GAN的核心...