AI 百科

序列建模的基本概念 序列建模是一种分析和处理序列数据的方法，旨在捕捉其时间或逻辑上的依赖关系。在各种领域中，序列数据展现为时间序列、文本序列或任何具有先后顺序的数据集合。序列建模的基本目标是通过建立模...

自注意力的基本概念 自注意力是一种先进的信息处理机制，广泛应用于机器学习和自然语言处理领域。简单来说，自注意力使得模型在处理输入数据时，能够通过权重分配来关注于数据中的相关部分。这种机制不仅提高了信息...

序列生成模型的概念 序列生成模型是一类专门用于处理序列数据的统计模型，主要目的是根据输入生成连续的输出。它们在多个领域中展现出了显著的应用潜力，涵盖文本、音频和图像等多种类型的数据。通过对历史数据的分...

逆强化学习的定义与基本概念 逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）是一种机器学习方法，旨在通过观察专家的行为来推断其背后的奖励函数。这一领域的研究主要聚焦...

语义角色标注的定义与重要性 语义角色标注（Semantic Role Labeling, SRL）是一种自然语言处理（NLP）技术，用以分析句子中各个词汇的语义功能。其主要目的是帮助计算机识别句子中的...

探索策略的基本概念 探索策略（exploration strategies）是一种专门用于处理决策问题的技术，尤其在面对高度不确定性和复杂环境时表现尤为重要。这种策略通常在需要进行选择的情况中发挥关键...

神经网络架构搜索的定义 神经网络架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）是一种自动化方法，旨在发现最佳的神经网络结构以解决特定的机器学习任务。通过使用算法，NAS能够...

深度学习的定义与背景 深度学习是机器学习的一个子领域，旨在通过多层神经网络对数据进行处理和分析。与传统机器学习方法相比，深度学习更擅长处理复杂且高维的数据集，自动提取特征，进而进行预测和分类。这种先进...

机器学习（Machine Learning，简称ML）是人工智能（AI）与计算机科学的核心分支，本质是一种数据驱动的分析技术。它通过数据和算法模拟人类的学习逻辑，让计算机无需被逐行编程，就能从经验中持...

在深度学习技术广泛应用的今天，模型规模正不断扩大——从图像识别到语音处理，复杂的神经网络往往包含数百万甚至数十亿个参数。这虽然能提升模型性能，却也带来了两大关键问题：一是对计算资源的高需求，普通设备难...