AI

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...

贝叶斯网络（Bayesian Network），也称为信念网络（Belief Network），是一种基于概率图模型（Probabilistic Graphical Model）的表示方法，用于表示变...

生成模型（Generative Model）是一种机器学习模型，它能够学习数据的分布，并生成与训练数据相似的新数据。生成模型的目标是捕捉数据的内在结构和模式，从而能够生成与原始数据具有相同特征的新样本...

在强化学习（Reinforcement Learning, RL）中，探索与利用（Exploration vs. Exploitation） 是一个核心概念，它描述了智能体（Agent）在学习过程中需...

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...

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...