什么是弱监督学习（Weakly Supervised Learning） – AI百科知识
在人工智能的宏伟蓝图中，机器学习扮演着至关重要的角色，而监督学习更是其中的核心。传统的监督学习依赖于大量精确标注的数据来训练模型，以期达到对未知数据的准确预测。但在现实世界中的数据往往并非如此理想：标...
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什么是模式识别（Pattern Recognition） – AI百科知识
模式识别（Pattern Recognition）是信息科学和人工智能领域的一个重要分支，它涉及到对事物或现象的各种形式的信息（数值的、文字的和逻辑关系的）进行处理和分析，以实现对这些事物或现象的描述...
什么是Transformer模型（Transformer） – AI百科知识
Transformer模型的主要组成部分包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder），由多个层组成。每个编码器层包括多头注意力（Multi-head Attention）和点式前馈网络（Po...
什么是神经渲染（Neural Rendering） – AI百科知识
在探索数字世界的可能中，神经渲染（Neural Rendering）重塑我们对图像生成的认知。神经渲染技术是一种融合了深度学习和传统图形学的先进方法，通过模拟光线在三维空间中的传播，以前所未有的精度和...
什么是思维链（Chain of Thought，CoT） – AI百科知识
思维链（Chain of Thought，CoT）是人工智能领域的一项突破性进展，通过模拟人类解决问题时的思考过程，赋予机器更深层次的逻辑推理能力。在面对需要多步骤逻辑推理的复杂问题时，CoT技术能引...
什么是遗传算法（Genetic Algorithm, GA） – AI百科知识
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种受生物进化过程启发的优化算法，广泛应用于人工智能领域。它通过模拟自然选择、交叉和变异等生物进化机制来搜索和优化解空间中的最优解。在GA中，每...
什么是判别式模型（Discriminative Model） – AI百科知识
判别式模型是机器学习中一类重要的模型，主要用于分类和回归任务。它们的核心目标是学习输入变量x和输出变量y之间的映射关系，即条件概率分布P(y|x)。与生成式模型不同，判别式模型不考虑输入变量x和输出变...
什么是联结主义（Connectionism） – AI百科知识
联结主义（Connectionism），也称为连接主义，是认知科学和人工智能领域的一种理论框架，它主张通过模拟大脑中神经元的相互连接来解释认知过程。这一理论认为，认知功能可以通过大量简单单元（类似神经...
什么是神经网络剪枝（Neural Network Pruning） – AI百科知识
在深度学习领域，神经网络剪枝（Neural Network Pruning）已成为优化模型的关键技术之一。随着模型规模的日益庞大，如何有效减少模型的计算负担和存储需求，同时保持甚至提升其性能，成为了研...
什么是端到端学习（End-to-End Learning） – AI百科知识
端到端学习（End-to-End Learning）作为一种强大的学习范式，在人工智能领域的应用前景广阔。通过简化流程和全局优化，提高了模型的性能和准确性。然而，端到端学习也面临着数据需求量大、训练复...