自注意力（Self-Attention）是一种高级的注意力机制，支持模型在处理序列数据时，对序列内部的不同部分进行关联和加权，从而捕捉序列内部的长距离依赖关系。这种机制在自然语言处理（NLP）领域尤为重要，它使模型能更好地理...

人工智能伦理（AI Ethics）是研究人工智能技术发展和应用中所涉及的伦理问题和风险的学科。关注如何确保AI系统的设计、开发和部署符合道德标准，促进公平、透明和负责任的使用。人工智能伦理包括但不限于数据隐私保护、算法偏见、...

激活函数（Activation Functions）是深度学习中人工神经网络神经元的非线性变换工具，引入非线性因素，使神经网络能够学习和执行复杂的任务。没有激活函数，神经网络将仅能执行线性变换，无法处理非线性问题。激活函数包...

贝叶斯网络（Bayesian Network）也称为信念网络或概率有向无环图，是一种概率图模型。通过有向边和节点（表示随机变量）的图形化方式来表示变量间的概率依赖关系和因果关系。贝叶斯网络能有效地进行概率推理和决策分析，广泛...

循环神经网络（英文名Recurrent Neural Network，简称RNN），是一种具有内部记忆的神经网络。这种记忆使得网络能够通过考虑前一步的信息来处理和分析序列数据。...

强化学习（RL）是机器学习的一个分支，重点是训练算法通过与环境的互动来做出决定。它的灵感来自于人类和动物从他们的经验中学习以实现目标的方式。在这篇文章中，我们将对强化学习、其关键概念和应用进行全面概述。...

自然语言处理中的命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是一项关键技术，在从文本中识别并分类具有特定意义的实体，如人名、地点、组织、时间表达式等。NER使机器能理解文本中的实体信息，对信息提...

模糊逻辑（Fuzzy Logic）是一种处理不确定性和模糊性的数学方法，模仿人类大脑的思维方式，支持逻辑值介于绝对的真（1）和假（0）之间。通过隶属度函数来表达元素对某个模糊集合的隶属程度，使用模糊集合和模糊规则进行推理，适...

协同过滤（Collaborative Filtering）是一种推荐系统技术，它通过分析用户之间的相似性或用户对项目的评价，预测用户可能喜欢的项目。这种技术可以基于用户（找到相似用户的喜好）或基于项目（推荐与用户已喜欢项目相...

模型压缩（Model Compression）是指通过各种技术减小深度学习模型的大小和复杂度，便于在资源受限的设备上高效部署和运行。模型压缩包括权重量化、剪枝、知识蒸馏、低秩分解等，在减少模型的存储需求和计算量，同时尽量保持...