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...
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解释性AI（Explainable AI, XAI）
解释性人工智能（Explainable AI，简称XAI）是一种人工智能技术，旨在通过技术手段使AI模型的决策过程对人类可理解。它不仅关注模型的准确性，更强调模型的透明度和可解释性。以下是关于XAI的...
自然语言处理中的命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（NLP）中的一个关键任务，旨在从文本中自动识别并分类特定的实体，如人名、地点、组织等。随着深度学习技术的发展...
判别模型（Discriminative Models）
判别模型（Discriminative Models）是一类用于分类和回归任务的机器学习模型，其核心目标是直接学习输入数据与输出标签之间的映射关系，即学习如何将输入数据划分到不同的类别或预测连续值。判...
序列建模（Sequence Modeling）
序列建模（Sequence Modeling）是一种机器学习方法，旨在处理和预测序列数据。序列数据是指数据点之间存在时间或顺序依赖关系的数据，例如自然语言文本、时间序列数据（如股票价格、天气记录）等...
生成模型（Generative Models）
生成模型（Generative Models）是一类能够学习数据分布并生成新样本的机器学习模型。其核心目标是通过捕捉训练数据集中的模式和分布，生成与真实数据相似但全新的样本。 工作原理 生成模型通过学...
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是什么意思
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习架构，主要用于处理具有网格结构的数据，如图像、视频和语音信号。CNN通过模拟人脑的视觉感知机制，利用卷...
协同过滤（Collaborative Filtering）
协同过滤（Collaborative Filtering，CF）是一种常用的个性化推荐技术，它通过分析用户的行为、偏好等信息，为用户推荐其可能感兴趣的内容或商品。以下是关于协同过滤的详细介绍： 一、基...
自动机器学习（AutoML）是什么意思
自动机器学习（AutoML）是一种技术，旨在自动化机器学习模型的开发过程，减少人工干预，使机器学习的应用更加高效和普及。AutoML的目标是让机器学习的各个环节（如数据预处理、特征工程、模型选择、超参...
强化学习中的策略梯度（Policy Gradients）
在强化学习中，策略梯度（Policy Gradient，PG） 是一种直接基于策略优化的方法，其核心思想是通过参数化策略函数并优化其参数，从而最大化期望累积奖励。 1. 策略梯度的基本思想 策略梯度算...