EXPLORE / 06

术语索引

AI 与软件开发中的专用名词及其说明

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4540 条记录 · 89/114

  1. 3521

    半监督学习

    同时使用少量标记数据和大量未标记数据进行训练的方法

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  2. 3522

    知识迁移

    将一个模型或领域学到的信息应用到另一个模型或领域的过程

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  3. 3523

    密度估计

    统计方法,用于推断数据点的概率分布函数

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  4. 3524

    离散潜变量

    用于表示数据中非连续特征的低维向量或符号序列

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  5. 3525

    变分自编码器

    一种生成模型,通过编码和解码网络学习数据的潜在分布

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  6. 3526

    循环神经网络

    具有内部记忆状态、能处理序列数据的神经网络结构

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  7. 3527

    逆强化学习

    从专家演示数据中反推奖励函数或成本函数的方法

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  8. 3528

    解码器架构

    在序列到序列任务中负责根据上下文生成输出序列的网络结构

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  9. 3529

    解码器

    将编码特征映射为输出序列的神经网络组件

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  10. 3530

    生成模型

    学习数据分布以生成新样本的机器学习模型

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  11. 3531

    大规模实验

    涉及海量数据和复杂模型的高算力训练任务

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  12. 3532

    云计算

    通过互联网按需提供计算资源和服务的模式

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  13. 3533

    通用智能

    指具备跨领域学习与适应能力的广泛认知能力

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  14. 3534

    通用智能体

    能在多种不同环境中执行广泛任务的自主AI系统

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  15. 3535

    自回归生成模型

    按顺序逐个预测数据点(如像素)的生成式神经网络架构

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  16. 3536

    离散化逻辑混合似然

    将连续概率密度函数离散化以准确评估像素级生成模型的方法

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  17. 3537

    似然函数

    衡量观测数据在给定参数下出现概率的统计函数

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  18. 3538

    神经网络策略

    基于神经网络的决策函数,常见于强化学习

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  19. 3539

    模型鲁棒性

    模型在面对噪声、异常或攻击时保持性能的能力

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  20. 3540

    接地语言

    符号意义直接锚定于物理环境或感知数据的语言形式

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  21. 3541

    接地问题

    如何将抽象符号与现实世界感知经验建立联系

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  22. 3542

    组合性

    复杂表达式的意义由其组成部分及其组合方式决定

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  23. 3543

    动作识别

    从视频数据中自动识别和分类人类动作的技术

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  24. 3544

    时序分段模型

    将视频划分为多个片段并独立编码以捕捉长程依赖的架构

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  25. 3545

    可复现研究

    提供完整代码与数据以确保他人能验证结果的研究方法

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  26. 3546

    语言涌现

    智能体间自发形成通信符号或规则的现象

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  27. 3547

    交互式可视化

    允许用户通过操作界面动态探索数据与模型内部机制的技术

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  28. 3548

    情感分析

    识别和提取文本中主观情绪、态度或观点的技术

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  29. 3549

    随机神经网络

    引入随机性以增强探索或鲁棒性的网络结构

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  30. 3550

    OpenAI Gym

    用于开发和比较强化学习算法的标准化工具包

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  31. 3551

    软 Q 学习

    引入熵正则化的最大熵强化学习变体

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  32. 3552

    深度 Q 网络

    结合深度神经网络与 Q-learning 的强化学习算法

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  33. 3553

    UCB

    一种基于置信区间上界的决策策略,用于平衡探索与利用

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  34. 3554

    Q-集成

    训练多个独立的 Q 值网络以估计价值函数的分布和不确定性

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  35. 3555

    上置信界

    一种基于乐观偏差的探索策略,优先选择潜在收益最高的动作

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  36. 3556

    机器人仿真

    在虚拟环境中模拟机器人动力学以进行测试和训练的技术

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  37. 3557

    MuJoCo

    一款用于计算物理、机器学习和生物力学的高性能仿真引擎

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  38. 3558

    对抗样本

    经过微小扰动导致模型产生错误输出的输入数据

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  39. 3559

    课程学习

    模仿人类学习过程,由易到难安排训练样本顺序的策略

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  40. 3560

    后见之明

    利用实际发生的结果重新定义目标以生成有效样本

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