分布式表示（Distributed Representations）是一种将词汇或对象映射到高维空间向量的方法，每个维度代表不同的特征属性。分布式表示能够捕捉词与词之间的相似性和语义关系，因为在向量空间中邻近的点往往表示语义...

计算机视觉(Computer Vision 是人工智能的一个关键分支，专注于使机器能够像人类一样解释和理解视觉信息。它涉及图像和视频的获取、处理、分析以及从这些数据中提取有用信息的技术。通过使用先进的算法，包括深度学习和神经...

序列建模（Sequence Modeling）是自然语言处理和时间序列分析中的一种建模方法，它用于处理具有序列依赖性的数据。能捕捉数据点之间的时间或顺序关系，如在文本中单词的前后关联，或在音频中声音的连续模式。序列模型的例子...

梯度下降（Gradient Descent）是一种优化算法，用于通过迭代过程最小化损失函数，寻找模型参数的最佳值。算法从初始参数开始，计算损失函数梯度，然后沿梯度反方向调整参数，不断重复直至收敛。它包括批量、随机和小批量三种...

多模态深度学习（英文名：Multimodal Deep Learning）是人工智能（AI）的一个子领域，其重点是开发能够同时处理和学习多种类型数据的模型。本文解释了其定义、为什么选择多模态，及其应用、方法和挑战等。...

强化学习中的Q-learning是一种无模型的强化学习算法，通过学习一个动作价值函数Q(s, a 来找到最优策略。在给定状态下，Q(s, a 表示执行动作a的预期未来奖励总和。算法使用Q表或函数来存储这些值，并根据Bellm...

对抗性训练（Adversarial Training）是一种机器学习技术，旨在提高模型对恶意攻击的鲁棒性。通过在训练过程中引入微小的、可能引起误分类的扰动，模型学会识别并抵抗这些对抗性样本。在图像和语言处理领域尤为重要，能增...

弱监督学习（Weakly Supervised Learning）是一种机器学习范式，旨在解决标注数据不完整或不精确的问题。包括不完全监督（部分数据有标签）、不确切监督（标签为粗粒度或错误）和不准确监督（标签可能错误）。通过...

嵌入式学习（Embedded Learning）是一种创新的教育模式，将学习过程无缝地融入到日常工作和活动中。嵌入式学习认为，当学习内容与工作紧密相关时，员工的学习动力和效果最佳。与传统的课堂式学习不同，嵌入式学习通过内部学...

蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）是强化学习中一种基于采样的学习技术，通过模拟环境的随机过程来学习策略。蒙特卡洛方法可以直接从与环境的交互中收集样本，利用样本的平均回报来估计状态或动作的价值。蒙特卡洛方法...