AI百科

什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝(Neural Network Pruning)

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(jì)算復(fù)雜度,從而提高運(yùn)行效率。分為...
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什么是序列生成模型(Sequence Generation Models)

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(shí)間依賴性和模式,用于生成新...
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什么是思維鏈(Chain of Thought,CoT)

思維鏈(Chain of Thought,CoT)是人工智能領(lǐng)域的一項(xiàng)突破性進(jìn)展,通過模擬人類解決問題時(shí)的思考過程,賦予機(jī)器更深層次的邏輯推理能力。在面對(duì)需要多步驟邏...
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什么是語音合成(Speech Synthesis)

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(jī)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(hào),最終...
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什么是模型壓縮(Model Compression)

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(yùn)行。模型壓縮包括權(quán)重量化、剪枝、知識(shí)...
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什么是交互式機(jī)器學(xué)習(xí)(Interactive Machine Learning, IML)

交互式機(jī)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(dòng)學(xué)習(xí)范式。在交互式機(jī)器學(xué)習(xí)中,用戶通過提供標(biāo)簽、演示、更正、排...
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什么是判別模型(Discriminative Models)

判別模型(Discriminative Models)是機(jī)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(biāo)簽(類別)之間的映射關(guān)系。通過判別邊界區(qū)...
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什么是激活函數(shù)(Activation Functions)

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),...
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人工超級(jí)智能(Artificial Superintelligence,ASI)

人工超級(jí)智能(Artificial Superintelligence,ASI)是一種理論上的人工智能系統(tǒng),認(rèn)知能力遠(yuǎn)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...
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什么是深度偽造(Deepfakes)

深度偽造(Deepfakes)是一種基于深度學(xué)習(xí)算法,尤其是生成對(duì)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...
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什么是因果推理(Causal Reasoning)

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(gè)事件是否會(huì)導(dǎo)致另一個(gè)事件的發(fā)生。在科學(xué)...
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什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可視化(Neural Network Visualization)

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...
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什么是對(duì)抗樣本(Adversarial Examples)

對(duì)抗樣本(Adversarial Examples) 是故意設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)點(diǎn),通過在原始樣本中加入微小、難以察覺的擾動(dòng),導(dǎo)致機(jī)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(cuò)誤...
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什么是神經(jīng)渲染(Neural Rendering)

神經(jīng)渲染(Neural Rendering)是一種先進(jìn)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(dòng)學(xué)習(xí)并理解復(fù)雜的光照、...
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什么是多智能體系統(tǒng)(Multi-Agent Systems)

多智能體系統(tǒng)(Multi-Agent Systems)在強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域指的是由多個(gè)相互作用的智能體組成的計(jì)算系統(tǒng)。多智能體系統(tǒng)在共享環(huán)境中獨(dú)立決策和學(xué)習(xí),通過與環(huán)境及其...
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