AI百科

什么是策略梯度(Policy Gradients)

策略梯度(Policy Gradients)是强化学习中的一种方法,它直接对策略进行优化。在这种方法中,策略被参数化为一个可微分的函数,策略梯度算法通过计算策略参...
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什么是蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods)

蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods)是强化学习中一种基于采样的学习技术,通过模拟环境的随机过程来学习策略。蒙特卡洛方法可以直接从与环境的交互中收集样...
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什么是神经符号集成(Neuro-Symbolic Integration)

神经符号集成(Neuro-Symbolic Integration)是一种人工智能技术,结合了神经网络的学习能力和符号人工智能的逻辑推理能力。基于神经网络处理数据密集型任务...
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什么是嵌入学习(Embedding Learning)

嵌入学习(Embedding Learning)是一种将数据映射到低维向量空间的技术,使得相似的数据点在向量空间中彼此接近。广泛应用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉...
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什么是稀疏编码(Sparse Coding)

稀疏编码(Sparse Coding)是一种数据表示方法,旨在通过少量非零元素来描述数据,提取其关键特征。在图像处理和机器学习中广泛应用,通过构建一个超完备字典...
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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...
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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、...
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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...
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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...
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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。...
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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...
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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(...
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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...
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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...
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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...
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