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...
排序
人工智能伦理（AI Ethics）
人工智能伦理（AI Ethics）是研究人工智能技术对社会、文化和个人的影响，并探讨如何确保人工智能的发展符合人类的价值观和道德准则的学科。随着人工智能技术的快速发展，其在社会中的应用越来越广泛，伦理...
逻辑回归（Logistic Regression）
逻辑回归是什么？ 逻辑回归是一种用于分类任务的机器学习模型，尽管它的名字里有“回归”，但它主要用于判断事物属于某个类别的概率。比如判断一封邮件是否是垃圾邮件，或者一个人是否会得某种疾病。 它是怎么工作...
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...
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...
语音合成（Speech Synthesis）
语音合成（Speech Synthesis），尤其是文本到语音（Text-to-Speech, TTS）技术，是将输入文本转换为合成语音的过程。它在多个领域有广泛应用，包括车载导航系统、电子书阅读器...
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...
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...
强化学习中的探索与利用（Exploration vs. Exploitation）
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...
深度学习框架（Deep Learning Frameworks）
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...