人工智能

序列到序列模型（Sequence-to-Sequence Model，通常简称为Seq2Seq模型）是一种深度学习架构，主要用于处理序列数据的生成任务，即将一个序列转换为另一个序列。它在自然语言处理...

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，简称 LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构，专门用于解决传统 RNN 在处理长序列数据时遇到的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM...

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 ...

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...

反向传播（Backpropagation，简称BP）是一种用于训练神经网络的算法，它基于梯度下降法，通过计算损失函数对网络参数的梯度，来更新网络的权重和偏置，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最...

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...

决策树（Decision Tree）是一种用于分类和回归任务的监督学习算法，它通过构建树状模型来进行决策。决策树的核心思想是将数据集按照特征逐步划分，最终形成一系列规则，用于对新数据进行预测。 决策树...

半监督学习（Semi-Supervised Learning）是一种介于监督学习（Supervised Learning）和非监督学习（Unsupervised Learning）之间的机器学习方法...

非监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习中的一种方法，它主要处理没有明确标签或目标输出的数据。与监督学习（Supervised Learning）不同，监督学习中数据通常带有...

监督学习（Supervised Learning）是机器学习中最常见的一种学习范式，其核心思想是通过使用带有标签（Label）的训练数据来训练模型，使模型能够学习输入数据（特征）与输出标签之间的映射关...