AI

数据增强（Data Augmentation）是一种在机器学习和深度学习中常用的技术，通过人为地增加训练数据的多样性，来提高模型的泛化能力和性能。它主要用于解决数据不足、过拟合以及模型对数据的过度敏感...

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...

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...

注意力机制的直观理解 1. 类比人类的注意力 想象一下，当你在阅读一篇文章时，你的眼睛并不会平等地关注文章中的每一个字。相反，你会根据上下文和当前的需求，将注意力集中在某些重要的词语或句子上。比如，当...

模糊逻辑（Fuzzy Logic）是一种处理不确定性和模糊性的数学方法，由美国控制论专家洛特非（Lotfi A. Zadeh）于1965年首次提出。它通过引入“模糊集合”和“隶属度”的概念，扩展了传统...

粒子群优化（PSO）的核心思想 粒子群优化是一种模拟自然界中鸟群或鱼群行为的优化算法。它假设每个粒子（particle）是一个潜在的解，这些粒子在解空间中“飞行”，并通过相互之间的信息交流来寻找最优解...

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...

AI大模型，通常指的是大型人工智能模型，是近年来人工智能领域一个非常热门的概念。它主要通过深度学习技术，利用海量的训练数据和强大的计算能力，构建出具有复杂结构和庞大参数规模的神经网络模型。以下是关于A...

无监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习中的一种重要范式，其目标是从没有标注信息的数据中自动发现数据的内在结构、模式或规律。与监督学习（数据带有标签）不同，无监督学习的数据中...