人工智能

无监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习中的一种重要范式，其目标是从没有标注信息的数据中自动发现数据的内在结构、模式或规律。与监督学习（数据带有标签）不同，无监督学习的数据中...

对抗性训练（Adversarial Training）是机器学习和人工智能领域中一种用于增强模型鲁棒性的训练方法，主要用于提高模型对对抗攻击（Adversarial Attacks）的防御能力。以下是...

生成模型（Generative Model）是一种机器学习模型，它能够学习数据的分布，并生成与训练数据相似的新数据。生成模型的目标是捕捉数据的内在结构和模式，从而能够生成与原始数据具有相同特征的新样本...

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是一种强大的深度学习模型，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。其核心思想是通过两个相互对抗的神...

在机器学习和人工智能领域，尤其是强化学习（Reinforcement Learning, RL）中，“策略（Policy）”是一个核心概念。它定义了智能体（Agent）在给定状态下如何选择动作（Act...

自注意力机制（Self-Attention Mechanism）是一种在深度学习中广泛应用的技术，尤其在处理序列数据时表现出色。它最早可以追溯到20世纪70年代的神经网络研究，但在2017年Googl...

循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称 RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络架构，它在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等诸多领域都有广泛的应用。 1. 基本概念 ...

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...

知识图谱（Knowledge Graph）简介 知识图谱是一种用于表示和组织知识的结构化图形，它通过节点（实体）、边（关系）和属性来描述知识，形成一个庞大的关系网络。知识图谱的核心思想是将信息表示为一...

深度学习框架（Deep Learning Frameworks）是专门设计用于简化神经网络构建、训练和部署的软件工具。这些框架提供了丰富的基础设施和库，帮助开发者高效处理复杂的任务，如图像识别、自然语...