AI百科
什么是嵌入向量（Embedding Vectors）：人工智能的基本概念与应用领域
嵌入向量（Embedding Vectors）是一种将数据（如文本、图像、用户信息）映射到高维空间中的数字向量的技术。能够捕捉数据间的相似性和关系，使得相似的数据点...
什么是人工智能安全（AI Security）
人工智能安全（AI Security）是指采取必要措施保护人工智能系统免受攻击、侵入、干扰和非法使用，确保其稳定可靠运行，遵循以人为本、权责一致等原则，保障人...
什么是群体智能（Swarm Intelligence）
群体智能（Swarm Intelligence）是一种模拟自然界生物群体行为的分布式智能算法。通过模拟蚂蚁、蜜蜂等社会性生物的集体行为，利用简单个体间的局部交互产生...
什么是联邦学习中的隐私保护（Privacy-Preserving Federated Learning）
联邦学习是一种分布式机器学习方法，支持多个客户端协作训练模型，同时保持数据本地化，不直接共享原始数据。在联邦学习的隐私保护（Privacy-Preserving Fede...
什么是 上下文感知计算（Context-Aware Computing）
上下文感知计算（Context-Aware Computing）是一种智能计算模式，能够识别并理解用户的实时环境、状态和活动，提供个性化和适应性强的服务。上下文感知计算通...
什么是自监督学习（Self-Supervised Learning）
自监督学习（Self-Supervised Learning）是一种机器学习技术，它使模型能从未标记的数据中学习，通过构建辅助任务生成标签来训练模型。自监督学习在自然语言...
什么是进化算法（Evolutionary Algorithms）
进化算法（Evolutionary Algorithms）是一类模拟生物进化过程的优化算法，通过自然选择、遗传、变异等机制在候选解的种群中搜索最优解。这些算法通常包括初始...
什么是知识图谱（Knowledge Graph）
知识图谱（Knowledge Graph）是一种结构化的语义知识库，通过图形化的方式表达实体之间的关系。由节点（代表实体）和边（代表实体间的关系）组成，能存储和处...
什么是对抗性训练（Adversarial Training）
对抗性训练（Adversarial Training）是一种机器学习技术，旨在提高模型对恶意攻击的鲁棒性。通过在训练过程中引入微小的、可能引起误分类的扰动，模型学会识...
什么是弱监督学习（Weakly Supervised Learning）
弱监督学习（Weakly Supervised Learning）是一种机器学习范式，旨在解决标注数据不完整或不精确的问题。包括不完全监督（部分数据有标签）、不确切监督（标...
什么是循环神经网络（RNN）
循环神经网络（英文名Recurrent Neural Network，简称RNN），是一种具有内部记忆的神经网络。这种记忆使得网络能够通过考虑前一步的信息来处理和分析序列数据。
什么是智能体（Agents）
智能体是人工智能中的一个核心概念，英文名Agents或AI Agents，它不仅仅是一个被动的观察者，而是一个能够主动与环境交互并产生影响的实体。智能体可以被定义...
什么是注意力机制（Attention Mechanism）
注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中的一种技术，模仿人类视觉注意力的功能，使模型能识别并集中处理输入数据中最重要的部分。这种机制在图像识别...
什么是深度学习（Deep Learning）
深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子集，本文介绍了什么是深度学习、深度学习的工作原理、深度学习与机器学习的区别、深度学习的开发框架以及深度学...
什么是AIGC：AI Generated Content 人工智能生成内容
本文介绍了什么是AIGC：AI Generated Content，人工智能生成内容及其工作原理、应用场景和面临的挑战
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