探索策略（Exploration Strategies）是指智能體在面對未知環(huán)境時采取的行動方案，用以發(fā)現(xiàn)更高回報的行為。這些策略幫助智能體在“探索”新可能帶來更高收益的...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝（Neural Network Pruning）是一種模型壓縮技術(shù)，通過移除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不重要的權(quán)重或神經(jīng)元來減小模型大小和計算復(fù)雜度，從而提高運行效率。分為...

序列生成模型（Sequence Generation Models）是一類深度學(xué)習(xí)模型，專注于處理輸入和輸出均為序列數(shù)據(jù)的問題。通過學(xué)習(xí)序列中的時間依賴性和模式，用于生成新...

思維鏈（Chain of Thought，CoT）是人工智能領(lǐng)域的一項突破性進展，通過模擬人類解決問題時的思考過程，賦予機器更深層次的邏輯推理能力。在面對需要多步驟邏...

語音合成（Speech Synthesis）是一種將文本信息轉(zhuǎn)換為口語的技術(shù)。模擬人類發(fā)音機制，通過分析文本內(nèi)容，提取語言特征，再利用聲學(xué)模型轉(zhuǎn)換成聲音信號，最終...

模型壓縮（Model Compression）是指通過各種技術(shù)減小深度學(xué)習(xí)模型的大小和復(fù)雜度，便于在資源受限的設(shè)備上高效部署和運行。模型壓縮包括權(quán)重量化、剪枝、知識...

交互式機器學(xué)習(xí)（Interactive Machine Learning, IML）是一種將人類用戶納入學(xué)習(xí)循環(huán)的主動學(xué)習(xí)范式。在交互式機器學(xué)習(xí)中，用戶通過提供標簽、演示、更正、排...

判別模型（Discriminative Models）是機器學(xué)習(xí)中用于預(yù)測和分類的一類算法，它們直接學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)（特征）與輸出標簽（類別）之間的映射關(guān)系。通過判別邊界區(qū)...

激活函數(shù)（Activation Functions）是深度學(xué)習(xí)中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元的非線性變換工具，引入非線性因素，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)和執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)。沒有激活函數(shù)，...

人工超級智能（Artificial Superintelligence，ASI）是一種理論上的人工智能系統(tǒng)，認知能力遠超人類智能。不僅能執(zhí)行所有人類能夠完成的智能任務(wù)，而且能以更...

深度偽造（Deepfakes）是一種基于深度學(xué)習(xí)算法，尤其是生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs），來創(chuàng)建或操縱音視頻內(nèi)容的技術(shù)，使生成的假象（如換臉或合成語音）看起來極其真...

因果推理（Causal Reasoning）是一種分析方法，旨在探究事件之間的因果關(guān)系。超越了簡單的關(guān)聯(lián)性分析，嘗試確定一個事件是否會導(dǎo)致另一個事件的發(fā)生。在科學(xué)...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化（Neural Network Visualization）是一種圖形化技術(shù)，用于展示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、參數(shù)、輸入輸出和中間結(jié)果等信息。通過直觀的圖表和圖像幫助研...

對抗樣本（Adversarial Examples） 是故意設(shè)計的數(shù)據(jù)點，通過在原始樣本中加入微小、難以察覺的擾動，導(dǎo)致機器學(xué)習(xí)模型尤其是深度學(xué)習(xí)模型以高置信度給出錯誤...

神經(jīng)渲染（Neural Rendering）是一種先進的圖像渲染技術(shù)，通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬光線與物體的交互，生成逼真的圖像。神經(jīng)渲染能自動學(xué)習(xí)并理解復(fù)雜的光照、...