AI百科
什么是多智能體系統（Multi-Agent Systems）
多智能體系統（Multi-Agent Systems）在強化學習領域指的是由多個相互作用的智能體組成的計算系統。多智能體系統在共享環境中獨立決策和學習，通過與環境及其...
什么是模式崩潰（Mode Collapse）
模式崩潰（Mode Collapse）是指在訓練過程中，生成器開始生成的樣本多樣性降低，只產生數據集中某些特定模式的樣本，忽略了其他潛在模式。導致生成的數據缺乏...
什么是策略梯度（Policy Gradients）
策略梯度（Policy Gradients）是強化學習中的一種方法，它直接對策略進行優化。在這種方法中，策略被參數化為一個可微分的函數，策略梯度算法通過計算策略參...
什么是蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）
蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）是強化學習中一種基于采樣的學習技術，通過模擬環境的隨機過程來學習策略。蒙特卡洛方法可以直接從與環境的交互中收集樣...
什么是神經符號集成（Neuro-Symbolic Integration）
神經符號集成（Neuro-Symbolic Integration）是一種人工智能技術，結合了神經網絡的學習能力和符號人工智能的邏輯推理能力。基于神經網絡處理數據密集型任務...
什么是嵌入學習（Embedding Learning）
嵌入學習（Embedding Learning）是一種將數據映射到低維向量空間的技術，使得相似的數據點在向量空間中彼此接近。廣泛應用于自然語言處理（NLP）、計算機視覺...
什么是稀疏編碼（Sparse Coding）
稀疏編碼（Sparse Coding）是一種數據表示方法，旨在通過少量非零元素來描述數據，提取其關鍵特征。在圖像處理和機器學習中廣泛應用，通過構建一個超完備字典...
什么是分布式表示（Distributed Representations）
分布式表示（Distributed Representations）是一種將詞匯或對象映射到高維空間向量的方法，每個維度代表不同的特征屬性。分布式表示能夠捕捉詞與詞之間的相似...
什么是圖神經網絡（Graph Neural Networks, GNNs）
圖神經網絡（Graph Neural Networks, GNNs）是一種專門處理圖結構數據的深度學習模型。它通過節點和邊的關系來學習圖中每個節點的表示，廣泛應用于節點分類、...
什么是可解釋性AI（Explainable AI, XAI）
可解釋性AI（Explainable AI, XAI）指的是設計智能系統時，使其決策過程對人類用戶透明、可理解。意味著XAI能提供清晰的解釋，說明如何從輸入數據到最終決策...
什么是深度強化學習（Deep Reinforcement Learning）
深度強化學習（Deep Reinforcement Learning）是人工智能領域中一個激動人心的交叉學科，融合了深度學習的感知能力和強化學習的決策制定能力。通過智能體與環...
什么是自注意力（Self-Attention）
自注意力（Self-Attention）是一種高級的注意力機制，支持模型在處理序列數據時，對序列內部的不同部分進行關聯和加權，從而捕捉序列內部的長距離依賴關系。...
什么是協同過濾（Collaborative Filtering）
協同過濾（Collaborative Filtering）是一種推薦系統技術，它通過分析用戶之間的相似性或用戶對項目的評價，預測用戶可能喜歡的項目。這種技術可以基于用戶（...
什么是序列建模（Sequence Modeling）
序列建模（Sequence Modeling）是自然語言處理和時間序列分析中的一種建模方法，它用于處理具有序列依賴性的數據。能捕捉數據點之間的時間或順序關系，如在文...
什么是嵌入表示（Embedding Representations）
嵌入表示（Embedding Representations）是將實體（如單詞、圖像或用戶）映射到連續的向量空間的過程，這些向量捕捉實體的內在屬性和相互關系。在自然語言處理...
打開我，進入AI時代。
全面、高效的AI工具產品情報，發現和使用最酷的AI工具！
Ctrl + D 或 ? + D 收藏本站到瀏覽器書簽欄。
全面、高效的AI工具產品情報，發現和使用最酷的AI工具！
Ctrl + D 或 ? + D 收藏本站到瀏覽器書簽欄。
粵公網安備 44011502001135號