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Deep Learning(深度学习) /diːp ˈlɜːrnɪŋ/
利用多层神经网络学习和提取复杂特征。
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Neural Network(神经网络) /ˈnʊrəl ˈnɛtwɜːrk/
模仿生物神经元结构的模型,用于处理复杂的计算任务。
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Recurrent Neural Network (RNN)(循环神经网络) /rɪˈkɜːr(ə)nt ˈnʊrəl ˈnɛtwɜːrk/
一种处理序列数据的神经网络,具有记忆之前状态的能力。
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Convolutional Neural Network (CNN)(卷积神经网络) /ˌkɒnvəˈluːʃənl ˈnʊrəl ˈnɛtwɜːrk/
一种专门处理图像的神经网络,通过卷积运算提取特征。
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Backpropagation(反向传播) /ˌbækˌprɑːpəˈɡeɪʃən/
训练神经网络时调整权重的算法,通过反向传播误差更新参数。
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Supervised Learning(监督学习) /ˈsuːpərvaɪzd ˈlɜːrnɪŋ/
在有标签数据的情况下训练模型。
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Unsupervised Learning(无监督学习) /ˌʌnsuːpərˈvaɪzd ˈlɜːrnɪŋ/
在无标签数据的情况下,模型自行发现数据模式。
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Reinforcement Learning(强化学习) /rɪnˈfɔːrsmənt ˈlɜːrnɪŋ/
通过试错和环境反馈学习行为策略。
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Evolutionary Computation(进化计算) /ˌiːvəˈluːʃəˌnɛri ˌkɑːmpjuˈteɪʃən/
模仿自然进化的计算方法,通常用于优化问题。
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Autoencoder(自编码器) /ˈɔːtoʊɛnˌkoʊdər/
一种无监督学习模型,用于将数据压缩成低维表示并重构输入。
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Dynamic Programming(动态规划) /daɪˈnæmɪk ˈproʊɡræmɪŋ/
一种递归分解问题并逐步优化的算法,在深度学习中用于决策问题。
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Max-Pooling(最大池化) /mæks ˈpuːlɪŋ/
在卷积神经网络中用于减少特征图的尺寸,保留最大值信息。
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Deep Belief Networks (DBN)(深度信念网络) /diːp bɪˈliːf ˈnɛtwɜːrks/
一种由多层无监督学习模块组成的深度学习模型。
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Long Short-Term Memory (LSTM)(长短期记忆网络) /lɔːŋ ʃɔːrt tɜːrm ˈmɛməri/
一种处理长时间依赖关系的特殊循环神经网络。
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Gradient Descent(梯度下降) /ˈɡreɪdiənt dɪˈsɛnt/
一种通过不断调整模型参数,逐步最小化损失函数的优化算法。
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Epoch(轮次) /ˈiːpɒk/
一次完整遍历训练数据集的过程。
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Credit Assignment Paths (CAPs)(信用分配路径) /ˈkrɛdɪt əˈsaɪnmənt pæθs/
在深度学习中,指的是模型内部用于传递误差和学习信号的路径。
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Markov Decision Processes (MDPs)(马尔可夫决策过程) /ˈmɑːrkɒv dɪˈsɪʒən ˈprɑːsɛsɪz/
一种用于建模决策过程的框架,特别适用于强化学习。
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Policy Gradients(策略梯度) /ˈpɒlɪsi ˈɡreɪdiənts/
一种优化策略函数的强化学习算法。
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Spiking Neurons(脉冲神经元) /ˈspaɪkɪŋ ˈnʊrɑːnz/
模拟生物神经元发放脉冲的神经元模型。
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Minimum Description Length (MDL)(最小描述长度) /ˈmɪnɪməm dɪˈskrɪpʃən lɛŋθ/
一种模型选择准则,基于选择能够最好地压缩数据的模型。它与奥卡姆剃刀原则相关,认为最简单的解释通常是最好的。
深度学习领域相关的专业术语(附带音标解释)
靡不有初1112024-09-21 15:54
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