AI百科
什么是分布式表示（Distributed Representations）
分布式表示（Distributed Representations）是一种将词汇或对象映射到高维空间向量的方法，每个维度代表不同的特征属性。分布式表示能够捕捉词与词之间的相似...
什么是图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）
图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种专门处理图结构数据的深度学习模型。它通过节点和边的关系来学习图中每个节点的表示，广泛应用于节点分类、...
什么是可解释性AI（Explainable AI, XAI）
可解释性AI（Explainable AI, XAI）指的是设计智能系统时，使其决策过程对人类用户透明、可理解。意味着XAI能提供清晰的解释，说明如何从输入数据到最终决策...
什么是深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是人工智能领域中一个激动人心的交叉学科，融合了深度学习的感知能力和强化学习的决策制定能力。通过智能体与环...
什么是自注意力（Self-Attention）
自注意力（Self-Attention）是一种高级的注意力机制，支持模型在处理序列数据时，对序列内部的不同部分进行关联和加权，从而捕捉序列内部的长距离依赖关系。...
什么是协同过滤（Collaborative Filtering）
协同过滤（Collaborative Filtering）是一种推荐系统技术，它通过分析用户之间的相似性或用户对项目的评价，预测用户可能喜欢的项目。这种技术可以基于用户（...
什么是序列建模（Sequence Modeling）
序列建模（Sequence Modeling）是自然语言处理和时间序列分析中的一种建模方法，它用于处理具有序列依赖性的数据。能捕捉数据点之间的时间或顺序关系，如在文...
什么是嵌入表示（Embedding Representations）
嵌入表示（Embedding Representations）是将实体（如单词、图像或用户）映射到连续的向量空间的过程，这些向量捕捉实体的内在属性和相互关系。在自然语言处理...
什么是长短期记忆网络（LSTM）
LSTM，全称为Long Short-Term Memory，中文为“长短期记忆网络”，由Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber在1997年提出，是一种能够记住长期信息并用于未来计算...
什么是机器人（Chatbot）
聊天机器人（Chatbot）是模拟人类对话的计算机程序，通过自然语言处理（NLP）技术理解用户输入并提供自动回复。广泛应用于客户服务、在线互动和信息服务，能2...
什么是机器人学（Robotics）
机器人学（Robotics）是一门跨学科领域，结合了工程学、计算机科学和设计，旨在开发、制造和应用机器人。这些智能机器可以执行各种任务，包括但不限于自动化...
什么是人工智能（Artificial Intelligence）
人工智能（Artificial Intelligence）是计算机科学的一个分支，是模拟和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用的学科。通过机器学习、自然语言处理等技术，计...
什么是决策树（Decision Tree）
决策树通过递归选择最能区分数据的属性来构建树状模型，每个节点代表一个属性测试，每个分支代表测试结果，叶节点代表决策输出。它利用信息增益、增益率或基...
什么是半监督学习（Semi-Supervised Learning）
半监督学习（Semi-Supervised Learning）是一种机器学习范式，它结合了少量标记数据和大量未标记数据来训练模型。这种方法特别适用于标记数据获取成本高昂或...
什么是计算机视觉（Computer Vision）
计算机视觉(Computer Vision)是人工智能的一个关键分支，专注于使机器能够像人类一样解释和理解视觉信息。它涉及图像和视频的获取、处理、分析以及从这些数据...
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