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...
排序
对抗性训练（Adversarial Training）
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...
AI新名词有哪些
以下是一些当前AI领域的热门新名词和术语，按类别整理如下： 1. 基础概念 AGI（通用人工智能）：能够像人类一样执行各种任务，并且具备自我学习和提升能力的人工智能。 AIGC（生成式人工智能）：根据...
策略（Policy）是什么意思
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...
神经符号集成（Neuro-Symbolic Integration）
神经符号集成（Neuro-Symbolic Integration）是一种人工智能技术，旨在将神经网络的数据处理和学习能力与符号人工智能的逻辑推理能力相结合，以构建更高效、更可解释的智能系统。 核心概...
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...
注意力机制（Attention Mechanism）
注意力机制（Attention Mechanism）是一种模拟人类注意力功能的模型机制，它能够让模型在处理数据时集中关注最重要的部分，从而提高模型的性能和效率。以下是关于注意力机制的详细介绍： 1. ...
人工智能安全（AI Security）
人工智能安全（AI Security）是当前技术领域中一个极为重要的议题，随着人工智能技术的广泛应用，其安全风险也日益凸显。以下是关于人工智能安全的主要挑战、应对措施以及未来趋势的总结： 人工智能安全...
语义角色标注（Semantic Role Labeling, SRL）
语义角色标注（Semantic Role Labeling, SRL）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在识别句子中谓词（通常是动词）的论元，并为其分配语义角色标签。这些角色包括施事（Age...
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...