什么是机器人学（robotics）
机器人学的定义 机器人学是一个综合性学科，涉及多个领域的知识与技术，主要关注机器人的设计、制造、以及其运行与控制。它融合了机械工程、电子工程、计算机科学和认知科学等多个学科，为机器人提供了构建与操控的...
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什么是聊天机器人（Chatbot）
聊天机器人的定义 聊天机器人（Chatbot）是一种应用了人工智能（AI）技术的程序，旨在通过自然语言处理（NLP）与用户进行互动。这些程序能够理解、解析并生成语言，从而与用户进行有效的沟通。聊天机器...
深入了解长短期记忆网络（LSTM）
LSTM的基本概念 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种特定类型的递归神经网络（RNN），旨在有效处理和预测序列数据。传统的RNN在处理长序列时面临梯度消失...
什么是嵌入表示（Embedding Representations）
嵌入表示的定义 嵌入表示是一种将高维数据转换为低维向量形式的技术，其主要目的是为了实现数据的高效表示与处理。这一过程允许不同类型的数据，如文字、图像和音频，在同一特征空间中进行有效的比较与计算。在机器...
什么是循环神经网络（RNN）
循环神经网络的基本概念 循环神经网络（RNN）是一种专门设计用于处理序列数据的深度学习架构。与传统的前馈神经网络不同，RNN的结构允许信息在网络中以时间步长的方式传播，使其能够记住之前的输入。这种特性...
什么是弱监督学习 (Weakly Supervised Learning)
弱监督学习的定义 弱监督学习是一种机器学习的方法，旨在在不完全或不准确的数据标记条件下进行学习。这与传统的监督学习形成鲜明对比，后者依赖于大量准确标记的数据集以进行有效的模型培训。在弱监督学习中，模型...
什么是对抗性训练（adversarial training）
对抗性训练的定义与背景 对抗性训练是一种旨在提高机器学习模型鲁棒性的方法。该方法通过将对抗样本引入训练过程中，使模型在面临恶意干扰或输入时，仍能保持其性能和稳定性。在深度学习领域，随着模型的复杂性和应...
什么是嵌入向量（Embedding Vectors）
嵌入向量的定义与背景 嵌入向量是一种将离散数据转化为实数向量的数学表示方式，通常用于捕捉数据间的关系和相似性。这种技术最初在自然语言处理（NLP）领域获得广泛应用，尤其是在处理单词、短语和句子时。通过...
什么是知识图谱（Knowledge Graph）
知识图谱的定义及其重要性 知识图谱是通过节点（实体）和边（关系）构建的信息网络，它旨在将各种信息以结构化的方式进行表示，从而促进计算机对复杂信息的理解和处理。在知识图谱中，节点通常代表不同的实体，例如...
什么是协同过滤（Collaborative Filtering）
协同过滤的定义及基本原理 协同过滤（Collaborative Filtering）是一种广泛应用于推荐系统的技术，其主要目标是通过分析用户的行为和偏好数据来生成个性化的推荐。该方法依赖于用户与对象之...