AI百科

進化算法（Evolutionary Algorithms）是一類模擬生物進化過程的優化算法，通過自然選擇、遺傳、變異等機制在候選解的種群中搜索最優解。這些算法通常包括初始...

知識圖譜（Knowledge Graph）是一種結構化的語義知識庫，通過圖形化的方式表達實體之間的關系。由節點（代表實體）和邊（代表實體間的關系）組成，能存儲和處...

對抗性訓練（Adversarial Training）是一種機器學習技術，旨在提高模型對惡意攻擊的魯棒性。通過在訓練過程中引入微小的、可能引起誤分類的擾動，模型學會識...

弱監督學習（Weakly Supervised Learning）是一種機器學習范式，旨在解決標注數據不完整或不精確的問題。包括不完全監督（部分數據有標簽）、不確切監督（標...

循環神經網絡（英文名Recurrent Neural Network，簡稱RNN），是一種具有內部記憶的神經網絡。這種記憶使得網絡能夠通過考慮前一步的信息來處理和分析序列數據。

智能體是人工智能中的一個核心概念，英文名Agents或AI Agents，它不僅僅是一個被動的觀察者，而是一個能夠主動與環境交互并產生影響的實體。智能體可以被定義...

注意力機制（Attention Mechanism）是深度學習中的一種技術，模仿人類視覺注意力的功能，使模型能識別并集中處理輸入數據中最重要的部分。這種機制在圖像識別...

深度學習（Deep Learning）是機器學習的一個子集，本文介紹了什么是深度學習、深度學習的工作原理、深度學習與機器學習的區別、深度學習的開發框架以及深度學...

本文介紹了什么是AIGC：AI Generated Content，人工智能生成內容及其工作原理、應用場景和面臨的挑戰

生成式對抗網絡（GAN，英文全稱Generative Adversarial Network）是一種深度學習模型，由于其生成高質量、真實數據的能力，近年來獲得了極大的關注。在這篇文...

神經網絡（Neural Network）作為人工智能中的一種計算模型，是受人腦啟發的一種機器學習類型。本文介紹了其定義、工作原理、類型、優勢、局限和其應用場景。

AGI 是 Artificial General Intelligence 的縮寫，中文翻譯為“通用人工智能”，該術語指的是機器能夠完成人類能夠完成的任何智力任務的能力。

NLP（Natural Language Processing），即自然語言處理，是計算機科學的一個領域，重點是創建能夠理解人類語音和語言的計算機和軟件。NLP使用人工智能和機器學...

無監督學習是機器學習的一種類型，模型從數據中學習，沒有任何明確的指導或標記的例子。本文介紹了其定義、主要算法、應用和挑戰。

強化學習（RL）是機器學習的一個分支，重點是訓練算法通過與環境的互動來做出決定。它的靈感來自于人類和動物從他們的經驗中學習以實現目標的方式。在這篇文...