遗传编程（Genetic Programming，GP）
遗传编程（Genetic Programming，GP）是一种基于进化算法的自动编程技术，通过模拟自然选择过程来生成和优化计算机程序。它是进化计算的一个重要分支，广泛应用于复杂问题的求解和优化。以下是...
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反向传播（Backpropagation）是什么意思
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...
情绪识别（Emotion Recognition）
情绪识别（Emotion Recognition）简介 情绪识别是一种通过分析人类的面部表情、语音语调、文本内容等多种模态数据来自动识别情绪状态的技术。它涉及多个学科的交叉，包括心理学、神经科学、计算...
嵌入学习（Embedding Learning）
嵌入学习（Embedding Learning）是一种将高维数据映射到低维、密集向量空间的技术，目的是让相似的数据点在向量空间中彼此接近，从而捕捉数据的内在特征和关系。这种技术广泛应用于自然语言处理...
群体智能（Swarm Intelligence）
群体智能（Swarm Intelligence，简称SI）是一种模拟自然界中去中心化、自组织系统集体行为的人工智能概念。它通常由一群简单的个体组成，这些个体通过局部交互和简单的规则来实现复杂的全局行为...
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是什么意思
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机等机器能够模拟、延伸和扩展人类智能的学科。以下是关于人工智能的详细介绍： 一、定义 模拟人类智能：人工智能的目...
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...
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...
决策树（Decision Tree）是什么意思
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...
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是什么意思
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 ...