Command Palette
Search for a command to run...
百科
我们编汇了数百条相关词条，帮助您理解「人工智能」
最小二乘回归树是一种常用回归树算法。 为了使平方误差最小，就需要依次对每个特征的取值进行遍历，并计算出当前每一个可能的切分点误差，最后选择切分误差最小的点，并将输入空间切分为两部分，递归上述步骤，直到切分结束，这种方法切 […]
隐狄利克雷分布 LDA 是一种主题模型，它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式表达，同时它也是一种无监督学习算法，训练时不需要手工标注的训练集，仅需要文档集、指定主题的数量 K 即可，此外，对于每个主题均可找出 […]
最小描述长度亦称最小描述长度原则，指在多种存放资料的假设中，能产生最多资料压缩效果的假说最佳。 最小描述长度原则是奥卡姆剃刀形式化后的一种结果，由 Jorma Rissanen 于 1978 年引入，其主要观点是：在任一 […]
元学习属于机器学习的子领域，其中自动学习算法应用于机器学习实验的元数据。 元学习的核心是「学习（训练）」过程，即研究如何让神经元可以很好的利用旧知识，使得其能根据新任务的调整自己，示意图如下： 神经网络的初始参数（蓝色■ […]
最大池化是一种常用的池化操作，其通过最大值的方式减少数据量，其通常操作是将输入的图像划分为若干个矩形区域，对每个子域输出最大值。 目前，常用的池化方法除了最大池化还有平均池化，其减少了来自上层隐藏层的复杂计算，可以不受目 […]
最大间隔指分类任务中，训练数据间隔距离最大的情况，满足最大间隔的超平面，可将数据分为正负两类，此时的决策置信度最大。 支持向量机中，存在硬间隔最大化和软间隔最大化，两者均为找出最大间隔的策略。
马尔科夫随机场即马尔科夫网络，它是一种用无向图描述的模型，包含一组结点，每个结点对应单变量或一组变量，结点之间的链接存在无向性。 马尔科夫随机场描述了在多个数据点中，两点之间没有明确的前后、方向关系，虽然两点之前存在相互 […]
自动摘要是使用软件缩短文本文档的过程，以便创建包含原始文档要点的摘要，目前是机器学习和数据挖掘领域的一部分，其目的是找到包含相关「信息」的数据子集。 自动摘要目前有提取和抽象两种方法，其中提取是根据原始文本中的单词、短语 […]
自动语音识别技术是一种将人的语音转换为文本的技术，由于语音信号的多样性和复杂性，目前语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能（只能应用于某些特定的场合）。 自动语音识别定义 自动语音识别技术的目标是让计算机能够「[…]
自编码器是一种人工神经网络，在无监督学习中用于有效编码，通常用于降维。 它也是一种数据的压缩算法 ，其中数据的压缩和解压缩函数是有损的、从样本中自动学习的，但在大部分提到自动编码器的场合，压缩和解压缩的函数是通过神经网络 […]
人类的注意力机制基于直觉，它是人类利用有限的资源，从大量信息中快速筛选出高价值信息的手段。深度学习中的注意力机制借鉴了人类的注意力思维方式，被广泛的应用在自然语言处理、图像分类、语音识别等各种不同类型的场景中，并取得了显 […]
AUC 被定义为 ROC 曲线下与坐标轴围成的面积，由于 ROC 曲线处于 y=x 的上方，因此 AUC 的取值范围在 0.5 和 1 之间。 AUC 在比较不同的分类模型时可做为模型优劣的指标，其主要意义在于 AU […]
Hessian 矩阵又名黑塞矩阵、海森矩阵，是一个方块矩阵，其由多变量实值函数的二阶偏导数组成。 这是二阶导数对多元函数的推广，与函数极值存在密切联系。
Alpha-beta 剪枝是一种搜索算法，用以减少极小化极大算法（Minimax 算法）搜索树的节点数。
自适应共振理论（简称 ART）是指，当在神经网络和环境有交互作用时，对环境信息的编码会自发地在神经网中产生，能自组织地产生对环境认识编码的一种理论模型。
专用集成电路，简称 ASIC ，是指依产品需求不同而客制化的特殊规格集成电路；相反地，非客制化的是应用特定标准产品（Application-specific standard product）集成电路。
智能体指能自主活动的软件或者硬件实体，曾被译为 “代理” 、 “代理者” 、 “智能主体” 等。
原始采样法是一种针对有向图模型的基础采样方法，指从模型所表示的联合分布中产生样本，又称祖先采样法。
异常检测就是发现与大部分对象不同的对象，其实就是发现离群点。异常检测有时也称偏差检测。异常对象是相对罕见的。
学习规则是神经网络模型中的一个概念，代表网络中的权重如何随着时间推进而调整。这一般被看做是一种长时间尺度的动力学规则。
行为-评判算法（actor-critic Algorithm）是一种结合策略网络和价值函数的增强学习算法，通过结果的奖惩信息来计算不同状态下采取各种动作的概率。又称 AC 算法。
声学模型的任务是计算 P(O|W），即给模型产生语音波形的概率。声学模型是语音识别系统中最为重要的部分之一，它占据着语音识别大部分的计算开销，决定着语音识别系统的性能。
码率自适应算法是一种流媒体码率自动调整的视频传输技术，调整因素主要 bao’k 网络状况或客户端延迟情况。
张量处理单元（TPU）是一种专门为机器学习研发的专用集成电路。
最小二乘回归树是一种常用回归树算法。 为了使平方误差最小，就需要依次对每个特征的取值进行遍历，并计算出当前每一个可能的切分点误差，最后选择切分误差最小的点，并将输入空间切分为两部分，递归上述步骤，直到切分结束，这种方法切 […]
隐狄利克雷分布 LDA 是一种主题模型，它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式表达，同时它也是一种无监督学习算法，训练时不需要手工标注的训练集，仅需要文档集、指定主题的数量 K 即可，此外，对于每个主题均可找出 […]
最小描述长度亦称最小描述长度原则，指在多种存放资料的假设中，能产生最多资料压缩效果的假说最佳。 最小描述长度原则是奥卡姆剃刀形式化后的一种结果，由 Jorma Rissanen 于 1978 年引入，其主要观点是：在任一 […]
元学习属于机器学习的子领域，其中自动学习算法应用于机器学习实验的元数据。 元学习的核心是「学习（训练）」过程，即研究如何让神经元可以很好的利用旧知识，使得其能根据新任务的调整自己，示意图如下： 神经网络的初始参数（蓝色■ […]
最大池化是一种常用的池化操作，其通过最大值的方式减少数据量，其通常操作是将输入的图像划分为若干个矩形区域，对每个子域输出最大值。 目前，常用的池化方法除了最大池化还有平均池化，其减少了来自上层隐藏层的复杂计算，可以不受目 […]
最大间隔指分类任务中，训练数据间隔距离最大的情况，满足最大间隔的超平面，可将数据分为正负两类，此时的决策置信度最大。 支持向量机中，存在硬间隔最大化和软间隔最大化，两者均为找出最大间隔的策略。
马尔科夫随机场即马尔科夫网络，它是一种用无向图描述的模型，包含一组结点，每个结点对应单变量或一组变量，结点之间的链接存在无向性。 马尔科夫随机场描述了在多个数据点中，两点之间没有明确的前后、方向关系，虽然两点之前存在相互 […]
自动摘要是使用软件缩短文本文档的过程，以便创建包含原始文档要点的摘要，目前是机器学习和数据挖掘领域的一部分，其目的是找到包含相关「信息」的数据子集。 自动摘要目前有提取和抽象两种方法，其中提取是根据原始文本中的单词、短语 […]
自动语音识别技术是一种将人的语音转换为文本的技术，由于语音信号的多样性和复杂性，目前语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能（只能应用于某些特定的场合）。 自动语音识别定义 自动语音识别技术的目标是让计算机能够「[…]
自编码器是一种人工神经网络，在无监督学习中用于有效编码，通常用于降维。 它也是一种数据的压缩算法 ，其中数据的压缩和解压缩函数是有损的、从样本中自动学习的，但在大部分提到自动编码器的场合，压缩和解压缩的函数是通过神经网络 […]
人类的注意力机制基于直觉，它是人类利用有限的资源，从大量信息中快速筛选出高价值信息的手段。深度学习中的注意力机制借鉴了人类的注意力思维方式，被广泛的应用在自然语言处理、图像分类、语音识别等各种不同类型的场景中，并取得了显 […]
AUC 被定义为 ROC 曲线下与坐标轴围成的面积，由于 ROC 曲线处于 y=x 的上方，因此 AUC 的取值范围在 0.5 和 1 之间。 AUC 在比较不同的分类模型时可做为模型优劣的指标，其主要意义在于 AU […]
Hessian 矩阵又名黑塞矩阵、海森矩阵，是一个方块矩阵，其由多变量实值函数的二阶偏导数组成。 这是二阶导数对多元函数的推广，与函数极值存在密切联系。
Alpha-beta 剪枝是一种搜索算法，用以减少极小化极大算法（Minimax 算法）搜索树的节点数。
自适应共振理论（简称 ART）是指，当在神经网络和环境有交互作用时，对环境信息的编码会自发地在神经网中产生，能自组织地产生对环境认识编码的一种理论模型。
专用集成电路，简称 ASIC ，是指依产品需求不同而客制化的特殊规格集成电路；相反地，非客制化的是应用特定标准产品（Application-specific standard product）集成电路。
智能体指能自主活动的软件或者硬件实体，曾被译为 “代理” 、 “代理者” 、 “智能主体” 等。
原始采样法是一种针对有向图模型的基础采样方法，指从模型所表示的联合分布中产生样本，又称祖先采样法。
异常检测就是发现与大部分对象不同的对象，其实就是发现离群点。异常检测有时也称偏差检测。异常对象是相对罕见的。
学习规则是神经网络模型中的一个概念，代表网络中的权重如何随着时间推进而调整。这一般被看做是一种长时间尺度的动力学规则。
行为-评判算法（actor-critic Algorithm）是一种结合策略网络和价值函数的增强学习算法，通过结果的奖惩信息来计算不同状态下采取各种动作的概率。又称 AC 算法。
声学模型的任务是计算 P(O|W），即给模型产生语音波形的概率。声学模型是语音识别系统中最为重要的部分之一，它占据着语音识别大部分的计算开销，决定着语音识别系统的性能。
码率自适应算法是一种流媒体码率自动调整的视频传输技术，调整因素主要 bao’k 网络状况或客户端延迟情况。
张量处理单元（TPU）是一种专门为机器学习研发的专用集成电路。