AI专业术语(三)

  1. 机器学习管道(Machine learning pipeline):一种处理原始数据并构建模型的自动化流程。
  2. 卷积神经网络(Convolutional neural network):一种特殊类型的神经网络,处理图像和视频数据。
  3. 循环神经网络(Recurrent neuralnetwork):一种特殊类型的神经网络,可以处理序列数据。
  4. 神经网络架构搜索(Neural architecture search):一种自动寻找神经网络架构的技术。
  5. 神经元(Neuron):神经网络中的基本单位,接收输入并生成输出。
  6. 激活函数(Activationfunction):神经网络中的一种函数,用于在神经元之间传递信息。
  7. LSTM(Long short-term memory):一种循环神经网络架构,可以有效地处理长序列数据。
  8. GRU(Gated recurrent unit):一种循环神经网络架构,比LSTM更简单且计算成本更低。
  9. 自注意力机制(Self-attention mechanism):一种用于处理序列数据的注意力机制。
  10. 梯度下降(Gradientdescent):一种优化算法,用于调整神经网络中的权重,使损失函数最小化。
  11. 随机梯度下降(Stochastic gradient descent):一种梯度下降的变体,每次更新权重时使用随机的小批量样本。
  12. 批量归一化(Batch normalization):一种神经网络层技术,加速模型的训练提高模型的泛化能力。
  13. 参数初始化(Parameter initialization):在神经网络训练之前初始化权重和偏差的过程。
  14. 正则化(Regularization):一种防止过拟合的技术,包括L1、L2正则化、Dropout等。
  15. 语义分割(Semantic segmentation):一种将图像分割成语义区域的计算机视觉任务。
  16. 实例分割(Instance segmentation):一种将图像中的不同实例分割成不同区域的计算机视觉任务。
  17. 目标检测(Object detection):一种在图像或视频中识别和定位多个物体的计算机视觉任务。
  18. GAN(Generative Adversarial Network):一种无监督学习方法,用于生成与训练数据相似的新数据。
  19. CGAN(ConditionalGAN):一种生成对抗网络,根据给定的条件生成新的数据。
  20. VAE(Variational Autoencoder):一种自编码器,使用概率编码和解码,生成可控制的新数据。
  21. 单阶段目标检测(One-stage object detection):一种用于目标检测的神经网络架构,不需要先预测物体的位置和大小。
  22. 两阶段目标检测(Two-stage object detection):一种用于目标检测的神经网络架构,需要先预测物体的位置和大小,然后进行分类。
  23. 数据增强(Data augmentation):通过对训练数据进行旋转、平移、缩放等变换,扩充训练数据集的大小,从而提高模型的泛化能力。
  24. 超参数(Hyperparameter):在训练模型之前需要手动设置的参数,例如学习率、正则化强度等。
  25. 网格搜索(Gridsearch):一种调节超参数的方法,遍历给定的超参数空间,找到最佳超参数组合。
  26. 随机搜索(Random search):一种调节超参数的方法,随机选择超参数组合进行训练,找到最佳的超参数组合.
  27. 模型微调(Fine-tuning):在一个预训练模型的基础上,使用新的数据集重新训练模型的过程。
  28. 迁移学习(Transfer leaning):利用一个训练好的模型参数来初始化另一个模型,解决新的任务。
  29. 多任务学习(Multi-task learning):在一个神经网络中训练多个相关任务的技术。
  30. 无监督学习(Unsupervised learning):一种机器学习的范畴,不需要标注数据作为输入,算法能够自己发现数据中的结构。
  31. 自监督学习(Self-supervised leaning):一种利用数据本身内在结构进行无监督的学习方法。
  32. 对抗生成网络(Generative Adversarial Network,GAN):一种无监督学习的神经网络,通过训练一个生成器和一个鉴别器来生成逼真的假数据。
  33. 长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM):一种循环神经网络,能够有效地处理序列数据,具有记忆单元和遗忘门等特性。
  34. 强化学习(Reinforcement leaning):一种通过智能体与环境的交互学习最优策略的机器学习方法。
  35. 奖赏(Reward):在强化学习中,智能体从环境中接收到的信号,用于评估其行为的好坏。
  36. Actor-Critic:一种使用值函数和策略函数的强化学习算法。
  37. 强化学习环境(Reinforcement learning environment):用于训练强化学习算法的模拟环境。
  38. 策略(Policy):在强化学习中,智能体采取的动作的规则。
  39. Q-learning:一种基于动作值函数的强化学习算法,可以学习最优的行为策略。
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