自动机器学习（AutoML）是什么意思
自动机器学习（AutoML）是一种技术，旨在自动化机器学习模型的开发过程，减少人工干预，使机器学习的应用更加高效和普及。AutoML的目标是让机器学习的各个环节（如数据预处理、特征工程、模型选择、超参...
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强化学习中的策略梯度（Policy Gradients）
在强化学习中，策略梯度（Policy Gradient，PG） 是一种直接基于策略优化的方法，其核心思想是通过参数化策略函数并优化其参数，从而最大化期望累积奖励。 1. 策略梯度的基本思想 策略梯度算...
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...
自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）是什么意思
自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）是一种介于监督学习和无监督学习之间的机器学习方法，通过从未标注的数据中生成伪标签或设计预训练任务，帮助模型学习数据的内在结构和特...
非监督学习（Unsupervised Learning）是什么意思
非监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习中的一种方法，它主要处理没有明确标签或目标输出的数据。与监督学习（Supervised Learning）不同，监督学习中数据通常带有...
稀疏编码（Sparse Coding）
稀疏编码（Sparse Coding）是一种无监督学习方法，旨在通过稀疏表示来捕捉数据的内在结构。其核心思想是将输入数据表示为少量基向量的线性组合，从而实现对数据的高效表示。 基本原理 稀疏编码通过构...
贝叶斯网络（Bayesian Network）是什么意思
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...
神经网络（Neural Network）是什么意思
神经网络（Neural Network，简称NN）是一种模拟生物神经系统的计算模型，它通过模仿人脑神经元的结构和功能来处理信息。神经网络的核心思想是通过大量的简单处理单元（神经元）相互连接，形成复杂的...
知识蒸馏（Knowledge Distillation）是什么意思
知识蒸馏（Knowledge Distillation，KD）是一种机器学习技术，主要用于将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到小型轻量化模型（学生模型）中，以实现模型压缩和性能优化。 核心概念 教师...
情感分析（Sentiment Analysis）
情感分析（Sentiment Analysis），也被称为意见挖掘（Opinion Mining），是一种自然语言处理（NLP）技术，用于识别和提取文本中的主观信息，判断文本所表达的情感倾向（如积极...