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。上下文感知计算通过分析用户的位置、时间、活动、设备状态等上下文信息，使...

序列到序列模型（Sequence-to-Sequence Model），也称为编解码器模型，是一种处理可变长度输入和输出序列的深度学习模型。由两部分组成：编码器用于处理输入序列并生成固定大小的上下文向量，解码器则利用该向量生...

探索策略（Exploration Strategies）是指智能体在面对未知环境时采取的行动方案，用以发现更高回报的行为。这些策略帮助智能体在“探索”新可能带来更高收益的行为和“利用”已知高收益行为之间找到平衡。常见的探索策...

半监督学习（Semi-Supervised Learning）是一种机器学习范式，它结合了少量标记数据和大量未标记数据来训练模型。这种方法特别适用于标记数据获取成本高昂或困难的场景，通过利用未标记数据来提升模型的泛化能力和预...

迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习技术，它允许模型将在一个任务上学到的知识应用到另一个相关但不同的任务上。这种方法可以减少新任务所需的训练数据量，加快学习速度，并提高模型在数据较少情况下的性能。通过...