稀疏编码（Sparse Coding）是一种数据表示方法，旨在通过少量非零元素来描述数据，提取其关键特征。在图像处理和机器学习中广泛应用，通过构建一个超完备字典，将输入数据稀疏地表示为字典基向量的线性组合。不仅捕捉了数据的内...

对抗性攻击（Adversarial Attacks）是一种安全威胁，攻击者通过在输入数据中故意添加难以察觉的扰动，诱使机器学习模型尤其是深度学习模型做出错误的预测或行为。这些攻击可以针对图像、文本或声音等多种数据类型，目的是...

LSTM，全称为Long Short-Term Memory，中文为“长短期记忆网络”，由Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber在1997年提出，是一种能够记住长期信息并用于未来计算的深度学习算...

交互式机器学习（Interactive Machine Learning, IML）是一种将人类用户纳入学习循环的主动学习范式。在交互式机器学习中，用户通过提供标签、演示、更正、排名或评估等输入与学习算法进行交互，同时观察算...

低秩适应(Low-Rank Adaptation, LoRA 技术允许更快、更有效地将大型语言模型适应特定的任务或领域。本文将概述LoRA是什么、主要组成、工作原理、优点和局限性，以及它的潜在应用。...

知识图谱（Knowledge Graph）是一种结构化的语义知识库，通过图形化的方式表达实体之间的关系。由节点（代表实体）和边（代表实体间的关系）组成，能存储和处理大量复杂数据。知识图谱使信息更易于被计算机理解和处理，广泛应...

语义分割（Semantic Segmentation）是一种计算机视觉技术，通过深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），对图像中的每个像素进行分类，识别和区分不同的物体和场景。语义分割能为图像中的每个像素赋予一个语义标签...

深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子集，本文介绍了什么是深度学习、深度学习的工作原理、深度学习与机器学习的区别、深度学习的开发框架以及深度学习的常见应用。...

神经网络架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）是一种自动化技术，用于设计和优化深度学习模型的结构。通过智能搜索策略在巨大的网络结构空间中寻找最佳架构，以提高模型性能。神经网络架构搜索结合了...

自监督学习（Self-Supervised Learning）是一种机器学习技术，它使模型能从未标记的数据中学习，通过构建辅助任务生成标签来训练模型。自监督学习在自然语言处理和计算机视觉等领域尤其有用，减少了对大量标记数据集...