AI术语

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ai算力 术语

ai算力 术语

ai算力术语
AI算力是指人工智能系统运行和执行任务的计算能力。

在人工智能领域,通常需要大量的计算资源来进行模型训练、推理和优化等任务。

以下是一些与AI算力相关的术语:
1. 计算能力:指计算设备(如CPU、GPU、TPU等)的处理能力,通常用于衡量计算机的性能。

2. 算力密集型任务:指需要大量计算资源才能完成的任务,如深度学习模型的训练和推理等。

3. 计算资源管理:指对计算资源进行合理分配和管理,以满足不同任务的需求。

4. 并行计算:指同时在多个计算设备上执行计算任务,以加快任务的完成速度。

5. 分布式计算:指将一个大型计算任务分解成多个子任务,并同时在多个计算设备上执行,以提高计算效率。

6. 云计算:指通过互联网将计算资源提供给用户使用,用户无需拥有实际的计算设备。

7. 弹性计算:指根据任务需求,动态调整计算资源的分配和使用,以提高效率和灵活性。

8. 计算密集型 vs. 存储密集型:计算密集型任务强调对计算资源的需求,而存储密集型任务强调对存储资源的需求。

9. AI芯片:专门设计用于加速人工智能计算任务的芯片,如谷歌的TPU和英伟达的GPU等。

10. 超大规模并行处理:指使用大量计算设备进行并行计算,以应对大规模数据和复杂计算任务的需求。

这些术语涵盖了人工智能领域中与AI算力相关的一些重要概念和技术。

人工智能常见名词解释

人工智能常见名词解释

人工智能常见名词解释人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)是指计算机科学和人工智能学科所开发出来的一系列技术,目的是让计算机具备人类通常定义的智力功能。

AI技术一直是计算机科学领域的一个主要分支,近几十年来,它也已经发展成为一个与其他多种学科密切联系的领域。

人工智能的术语可以追溯到1950年代的数学家,其中包括知识表示和算法、搜索和规划、学习和推理。

知识表示和算法是AI中最基本的概念,是它的基石。

知识表示的数学结构用于建立AI系统,从而模拟人类思维的机会和认知行为,从而让计算机系统实现自动化。

算法是AI领域中,用于实现特定任务,像排序和解决数学问题的一系列运算步骤的技术。

搜索和规划是一种AI技术,主要应用于求解高复杂度的问题。

它允许AI系统根据给定条件,提出一系列假设,从而有效地找出最佳解决方案。

它也在计算机游戏应用中得到了广泛使用,帮助AI系统识别出游戏中最有效的决策。

机器学习是指AI系统可以通过学习,探索现有数据,从而建立一种能够识别出模式、综合洞察以及做出基于模式的决策的能力。

机器学习包括了非监督学习、监督学习、强化学习等。

机器学习的主要目的是让AI系统自动学习能力,从而可以不断改进其自身的行为。

自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)是一种用于理解人类语言的技术,是一种AI技术,它把人类语言转化为能够反映其真实含义的机器表示形式。

计算机程序可以通过自然语言处理技术,理解用户的输入,并给出一个恰当的回应。

NLP可以被用于检索信息、建立机器翻译系统、解决问题以及分析文本,从而是AI技术发展的重要组成部分。

机器视觉(Machine Vision)是一种AI技术,利用机器视觉系统,可以让计算机通过分析图像或视频,自动采集和处理信息,以达到辨识一定对象的目的。

机器视觉系统的功能范围非常广泛,可以应用于家庭机器人,公共安全,健康检测,金融支付,图像识别,工业控制等多种领域。

人工智能中ai,aigc,agi,ai agent名词解释

人工智能中ai,aigc,agi,ai agent名词解释

人工智能中ai,aigc,agi,ai agent名词解释AI:人工智能(Artificial Intelligence)的英文缩写,是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

AI是智能学科重要的组成部分,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

AI可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。

AI不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

AI是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学等。

AI是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等。

AIGC:全名是指“Artificial Intelligence Generated Content”,即利用人工智能技术来生成内容的一种新型技术。

通俗讲是用人工智能进行产品的内容创作。

比如,让AI根据一句话创作出一幅画;让AI根据几个词写代码;编写规则输入AI,使AI能够进行实时人机互动等等。

AGI:Artificial General Intelligence的首字母缩写,意为人工通用智能。

它是一种可以执行复杂任务的人工智能,能够完全模仿人类智能的行为,能够执行任何人类智能活动的计算机系统。

AGI可以被认为是人工智能的更高层次,它可以实现自我学习、自我改进、自我调整,进而解决任何问题而不需要人为干预。

AI Agent:在人工智能领域,“agent”是指一个可以感知环境并采取行动的实体。

Agent可以是物理实体(例如机器人),也可以是虚拟实体(例如计算机程序)。

Agent通常具备某种程度的自主性和智能,能够根据环境中的信息和设定的目标来做出决策和执行动作。

Agent的设计目标是为了解决特定的问题或完成特定的任务。

它可以接收来自环境的输入信息,并通过一些算法、推理或学习技术来处理这些信息,然后基于这些处理结果做出相应的动作或决策。

前端ai技术术语

前端ai技术术语

前端AI技术是指将人工智能技术应用于前端开发领域,包括网站、移动应用等前端界面。

前端AI技术可以帮助开发人员更快速、更高效地创建具有智能化的网站和移动应用,从而提升用户体验和产品竞争力。

在前端AI技术中,常用的术语包括:1. 自然语言处理(NLP):NLP是一种人工智能技术,用于处理和理解人类语言。

在前端AI 技术中,NLP可以帮助开发人员将用户的自然语言输入转化为计算机可读的格式,从而实现智能化交互。

2. 机器学习(ML):ML是一种人工智能技术,通过训练模型来学习数据中的规律和模式。

在前端AI技术中,ML可以帮助开发人员通过学习用户行为数据来优化网站和移动应用的体验。

3. 深度学习(DL):DL是一种人工智能技术,利用神经网络模型进行学习和处理数据。

在前端AI技术中,DL可以帮助开发人员通过深度学习模型来识别图像、语音、文本等信息,从而实现智能化交互。

4. 强化学习(RL):RL是一种人工智能技术,通过智能体与环境的交互来学习最优行为策略。

在前端AI技术中,RL可以帮助开发人员通过智能体与用户的交互来学习最优的用户体验,从而实现智能化交互。

5. 图像识别(Image Recognition):图像识别是一种人工智能技术,用于识别和分析图像中的信息。

在前端AI技术中,图像识别可以帮助开发人员通过图像识别模型来识别图像中的物体、场景等信息,从而实现智能化交互。

6. 语音识别(Speech Recognition):语音识别是一种人工智能技术,用于将人类语音转化为计算机可读的文本。

在前端AI技术中,语音识别可以帮助开发人员通过语音识别模型来识别用户的语音输入,从而实现智能化交互。

7. 文本分析(Text Analysis):文本分析是一种人工智能技术,用于分析文本信息中的规律和模式。

在前端AI技术中,文本分析可以帮助开发人员通过文本分析模型来分析用户输入的文本信息,从而实现智能化交互。

8. 知识图谱(Knowledge Graph):知识图谱是一种基于图谱的知识表示方法,用于描述实体之间的关系和属性。

ai常用术语归纳

ai常用术语归纳

ai常用术语归纳
以下是AI领域一些常用的术语:
人工智能(AI):指能够执行智能任务的计算机系统或程序。

机器学习(ML):一种从数据中自动提取模式的方法,用于训练计算机模型进行预测和决策。

深度学习(DL):利用深层神经网络执行复杂学习任务的一种机器学习方法。

神经网络(NN):一种模仿人类大脑神经元组织的计算模型。

自然语言处理(NLP):使计算机能够理解和使用人类语言的处理技术。

生成性人工智能:能够创造新内容或数据的人工智能,如生成文本、图像、音乐或视频等。

监督学习:使用包含输入和正确输出的标记数据来训练算法的机器学习方法。

无监督学习:使用未标记数据训练算法,使其自行寻找模式。

强化学习:通过接收奖励或惩罚来学习的机器学习方法。

决策树:一种逼近离散函数值的方法,常用于预测建模。

逻辑回归:一种用于分类问题的广义线性回归分析模型。

朴素贝叶斯:一种简单但强大的预测建模算法,基于独立假设。

线性回归:一种统计学方法,现在也常用于机器学习。

托管众包:一种完全托管的众包解决方案服务。

自然语言生成:使计算机具有与人相似的表达和写作功能的技术。

你应该知道的29个人工智能术语

你应该知道的29个人工智能术语

你应该知道的29个人工智能术语探索人工智能(AI)感觉就像进入了一个由混淆的技术术语和荒谬的术语组成的迷宫。

难怪即使是熟悉人工智能的人也会发现自己在困惑中挠头。

本文创建了一个全面的人工智能词汇表,为您提供必要的知识。

从人工智能本身到机器学习和数据挖掘,我们将用简单明了的语言解码所有重要的人工智能术语。

无论你是好奇的初学者还是人工智能爱好者,了解以下人工智能概念将使你对人工智能的有深入的了解。

1.算法(Algorithm)算法是机器为解决问题或完成任务而遵循的一组指令或规则。

2.人工智能(Artificial Intelligence)人工智能是机器模仿人类智能并执行通常与智能体相关的任务的能力。

3.人工通用智能(Artificial General Intelligence)AGI,又称强人工智能,是一种具有与人类相似的高级智能能力的人工智能。

虽然人工通用智能曾经主要是一个理论概念和丰富的研究场所,但许多人工智能开发人员现在相信,人类将在未来十年的某个时候达到AGI。

4.反向传播(Backpropagation)反向传播是神经网络用来提高精度和性能的一种算法。

它的工作原理是计算输出中的误差,通过网络将其传播回来,并调整连接的权重和偏差以获得更好的结果。

5.偏差(Bias)人工智能偏差是指一个模型比其他模型更频繁地做出某些预测的趋势。

偏差可能是由于模型的训练数据或其固有假设造成的。

6.大数据(Big Data)大数据是一个术语,用于描述太大或太复杂而无法使用传统方法处理的数据集。

它涉及分析大量信息,以提取有价值的见解和模式,从而改进决策。

7.聊天机器人(Chatbot)聊天机器人是一种可以通过文本或语音命令模拟与人类用户对话的程序。

聊天机器人可以理解并生成类似人类的响应,使其成为客户服务应用程序的强大工具。

8.认知计算(Cognitive Computing)认知计算是一个人工智能领域,专注于开发模仿人类认知能力的系统,如感知、学习、推理和解决问题。

《人工智能基础》名词术语

《人工智能基础》名词术语

1,AI:AI是人工智能英文单词Artificial Intelligence的缩写。

2,人工智能:人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。

3,产生式系统:产生式系统是Post于1943年提出的一种计算形式体系里所使用的术语,主要是使用类似于文法的规则,对符号串作替换运算。

到了60年代产生式系统成为认知心理学研究人类心理活动中信息加工过程的基础,并用它来建立人类认识的模型。

到现在产生式系统已发展成为人工智能系统中最典型最普遍的一种结构,例如目前大多数的专家系统都采用产生式系统的结构来建造。

产生式系统由综合数据库、一组产生式规则(规则集)和一个控制系统(控制策略)三部分组成,称为产生式系统的三要素。

4,产生式系统的三要素:产生式系统的三要素是综合数据库、一组产生式规则(规则集)和一个控制系统(控制策略)。

5,产生式规则:产生式规则是知识表示的一种形式,其形式如下: IF <前件> THEN <后件> 其中规则的<前件>表达的是该条规则所要满足的条件,规则的<后件>表示的是该规则所得出的结论,或者动作。

规则表达的可以是与待求解的问题有关的客观规律方面的知识,也可以是对求解问题有帮助的策略方面的知识。

6,八数码游戏(八数码问题):八数码游戏(八数码问题)描述为:在3×3组成的九宫格棋盘上,摆有八个将牌,每一个将牌都刻有1-8八个数码中的某一个数码。

棋盘中留有一个空格,允许其周围的某一个将牌向空格移动,这样通过移动将牌就可以不断改变将牌的布局。

这种游戏求解的问题是:给定一种初始的将牌布局或结构(称初始状态)和一个目标的布局(称目标状态),问如何移动将牌,实现从初始状态到目标状态的转变。

7,传教士和野人问题(M-C问题):传教士和野人问题描述为:有N个传教士和N个野人来到河边准备渡河,河岸有一条船,每次至多可供k人乘渡。

ai的专业术语

ai的专业术语

ai的专业术语AI的专业术语:感知、推理、规划、学习、优化感知(Perception)感知是指机器通过传感器感知和获取来自外部世界的信息,并将其转化为计算机可理解的形式。

感知是AI系统的第一步,它通过各种传感器(如摄像头、麦克风、雷达等)收集数据,并利用计算机视觉、语音识别、图像处理等技术将数据转化为数字化的信息。

推理(Reasoning)推理是指在AI系统中基于已有的知识和规则,通过逻辑推理、数学推理等方法进行思维和决策。

推理是AI系统的核心能力之一,它能够根据已有的知识和规则进行逻辑推断,从而实现问题的解决和决策的制定。

规划(Planning)规划是指AI系统在面对复杂问题时,通过分析、评估和选择不同的行动,制定出一系列合理的行动方案。

规划是AI系统的重要能力之一,它能够在复杂环境中进行智能决策和行动,使得系统能够更好地完成任务。

学习(Learning)学习是指AI系统通过自主获取和处理数据,从中提取特征和模式,并通过算法和模型的训练来不断改进和优化自身的性能。

学习是AI系统的核心能力之一,它可以使系统具备自主学习和适应环境变化的能力,从而提高系统的智能水平。

优化(Optimization)优化是指AI系统通过算法和模型的调整和优化,使系统的性能达到最优。

优化是AI系统的重要能力之一,它可以通过调整模型参数、改进算法和策略等方式,使系统在特定任务中达到最佳效果。

优化是AI系统不断提高的关键,它可以使系统在处理问题时更加高效、准确。

AI的专业术语包括感知、推理、规划、学习和优化。

这些术语代表了AI系统的核心能力和技术手段,通过感知获取信息、推理进行思维和决策、规划制定行动方案、学习不断改进和优化性能,使得AI 系统能够模仿人类智能,解决复杂的问题和任务。

AI的发展离不开这些专业术语的支持和应用,它们共同推动着AI技术的不断进步和创新,为人类带来了诸多的便利和发展机遇。

AI(人工智能)术语中英文对照表

AI(人工智能)术语中英文对照表

AI(人工智能)术语中英文对照表缩写英语汉语A网课代上Activation Function激活函数Adversarial Networks对抗网络Affine Layer仿射层agent代理/智能体algorithm算法alpha-beta pruningα-β剪枝anomaly detection异常检测approximation近似AGI Artificial General Intelligence通用人工智能AI Artificial Intelligence人工智能association analysis关联分析attention mechanism注意机制autoencoder自编码器ASR automatic speech recognition自动语音识别automatic summarization自动摘要average gradient平均梯度Average-Pooling平均池化BBP backpropagation反向传播BPTT Backpropagation Through Time 通过时间的反向传播BN Batch Normalization分批标准化Bayesian network贝叶斯网络Bias-Variance Dilemma偏差/方差困境Bi-LSTM Bi-directional Long-Short TermMemory双向长短期记忆bias偏置/偏差big data大数据Boltzmann machine玻尔兹曼机CCPU Central Processing Unit中央处理器chunk词块clustering聚类cluster analysis聚类分析co-adapting共适应co-occurrence共现Computation Cost计算成本Computational Linguistics计算语言学computer vision计算机视觉concept drift概念漂移CRF conditional random field条件随机域/场convergence收敛CA conversational agent会话代理convexity凸性CNN convolutional neural network卷积神经网络Cost Function成本函数cross entropy交叉熵DDecision Boundary决策边界Decision Trees决策树DBN Deep Belief Network深度信念网络DCGAN Deep Convolutional GenerativeAdversarial Network深度卷积生成对抗网络DL deep learning深度学习DNN deep neural network深度神经网络Deep Q-Learning深度Q学习DQN Deep Q-Network深度Q网络DNC differentiable neural computer可微分神经计算机dimensionality reduction algorithm降维算法discriminative model判别模型discriminator判别器divergence散度domain adaption领域自适应DropoutDynamic Fusion动态融合EEmbedding嵌入emotional analysis情绪分析End-to-End端到端EM Expectation-Maximization期望最大化Exploding GradientProblem梯度爆炸问题ELM Extreme Learning Machine超限学习机FFAIR Facebook Artificial IntelligenceResearchFacebook人工智能研究所factorization因子分解feature engineering特征工程Featured Learning特征学习Feedforward Neural Networks前馈神经网络Ggame theory博弈论GMM Gaussian Mixture Model高斯混合模型GA Genetic Algorithm遗传算法Generalization泛化GAN Generative Adversarial Networks生成对抗网络Generative Model生成模型Generator生成器Global Optimization全局优化GNMT Google Neural Machine Translation谷歌神经机器翻译Gradient Descent梯度下降graph theory图论GPU graphics processing unit 图形处理单元/图形处理器HHDM hidden dynamic model隐动态模型hidden layer隐藏层HMM Hidden Markov Model隐马尔可夫模型hybrid computing混合计算hyperparameter超参数IICA Independent Component Analysis独立成分分析input输入ICML International Conference for Machine Learning国际机器学习大会language phenomena语言现象latent dirichlet allocation隐含狄利克雷分布JJSD Jensen-Shannon Divergence JS距离KK-Means Clustering K-均值聚类K-NN K-Nearest Neighbours AlgorithmK-最近邻算法Knowledge Representation知识表征KB knowledge base知识库LLatent Dirichlet Allocation隐狄利克雷分布LSA latent semantic analysis潜在语义分析learner学习器Linear Regression线性回归log likelihood对数似然Logistic Regression Logistic回归LSTM Long-Short Term Memory长短期记忆loss损失MMT machine translation机器翻译Max-Pooling最大池化Maximum Likelihood最大似然minimax game最小最大博弈Momentum动量MLP Multilayer Perceptron多层感知器multi-document summarization多文档摘要MLP multi layered perceptron多层感知器multimodal learning多模态学习multiple linear regression多元线性回归NNaive Bayes Classifier朴素贝叶斯分类器named entity recognition命名实体识别Nash equilibrium纳什均衡NLG natural language generation自然语言生成NLP natural language processing自然语言处理NLL Negative Log Likelihood负对数似然NMT Neural Machine Translation神经机器翻译NTM Neural Turing Machine神经图灵机NCE noise-contrastive estimation噪音对比估计non-convex optimization非凸优化non-negative matrix factorization非负矩阵分解Non-Saturating Game非饱和博弈Oobjective function目标函数Off-Policy离策略On-Policy在策略one shot learning一次性学习output输出PParameter参数parse tree解析树part-of-speech tagging词性标注PSO Particle Swarm Optimization粒子群优化算法perceptron感知器polarity detection极性检测pooling池化PPGN Plug and Play Generative Network即插即用生成网络PCA principal component analysis主成分分析Probability Graphical Model概率图模型QQNN Quantized Neural Network量子化神经网络quantum computer量子计算机Quantum Computing量子计算RRBF Radial Basis Function径向基函数Random Forest Algorithm随机森林算法ReLU Rectified Linear Unit 线性修正单元/线性修正函数RNN Recurrent Neural Network循环神经网络recursive neural network递归神经网络RL reinforcement learning强化学习representation表征representation learning表征学习Residual Mapping残差映射Residual Network残差网络RBM Restricted Boltzmann Machine受限玻尔兹曼机Robot机器人Robustness稳健性RE Rule Engine规则引擎Ssaddle point鞍点Self-Driving自动驾驶SOM self organised map自组织映射Semi-Supervised Learning半监督学习sentiment analysis情感分析SLAM simultaneous localization and mapping同步定位与地图构建SVD Singular Value Decomposition奇异值分解Spectral Clustering谱聚类Speech Recognition语音识别SGD stochastic gradient descent随机梯度下降supervised learning监督学习SVM Support Vector Machine支持向量机synset同义词集Tt-SNE T-Distribution Stochastic Neighbour EmbeddingT-分布随机近邻嵌入tensor张量TPU Tensor Processing Units张量处理单元the least square method最小二乘法Threshold阙值Time Step时间步骤tokenization标记化treebank树库transfer learning迁移学习Turing Machine图灵机Uunsupervised learning无监督学习VVanishing Gradient Problem梯度消失问题VC Theory Vapnik–Chervonenkis theory 万普尼克-泽范兰杰斯理论von Neumann architecture 冯·诺伊曼架构/结构WWGAN Wasserstein GANW weight权重word embedding词嵌入WSD word sense disambiguation词义消歧XYZZSL zero-shot learning零次学习zero-data learning零数据学习。

人工智能相关名词解释

人工智能相关名词解释

⼈⼯智能相关名词解释
1、AI(artificial intelligence):⼈⼯智能;
2、NLP(Natural Language Processing):⾃然语⾔处理;
3、KBQA(knowledge base question answering):知识库问答;
4、FAQ(Frequently Asked Questions):问答会话;
5、IVR(Interactive Voice Response):互动式语⾳应答,您只须⽤电话即可进⼊服务中⼼;
6、IaaS(Infrastructure-as-a-Service):基础设施即服务,提供给消费者的服务是对所有计算基础设施的利⽤,包括处理CPU、内存、存储、⽹络和其它基本的计算资源,⽤户能够部署和运⾏任意软件,包括操作系统和应⽤程序;
7、SaaS( Software-as-a-Service):软件即服务,提供给客户的服务是运营商运⾏在云计zhi算基础设施上的应⽤程序,⽤户可以在各种设备上通过客户端界⾯访问,如浏览器。

消费者不需要管理或控制任何云计算基础设施,包括⽹络、服务器、操作系统、存储等等;
8、paas Platform-as-a-Service(平台即服务)提供给消费者的服务是把客户采⽤提供的开发语⾔和⼯具(例如
Java,python, .Net等)开发的或收购的应⽤程序部署到供应商的云计算基础设施上去;
9、ASR(Automatic Speech Recognition):⾃动语⾳识别。

10、TTS(Text To Speech):语⾳合成。

ai模型命名术语

ai模型命名术语

AI模型命名术语可以包括以下几个方面:
1. 模型类型:例如深度学习模型、神经网络模型、卷积神经网络模型等。

2. 算法名称:例如支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、神经网络等。

3. 特征提取方法:例如主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)、自编码器等。

4. 模型参数:例如训练集大小、训练轮次、学习率、正则化参数等。

5. 数据集名称:例如医疗图像数据集、面部识别数据集、情感分析数据集等。

6. 任务类型:例如分类、回归、聚类、序列生成等。

7. 评估指标:例如准确率、召回率、F1得分、AUC-ROC曲线等。

8. 优化技术:例如梯度下降算法、早停技术、正则化技术(L1正则化、L2正则化)、Dropout 技术等。

9. 版本迭代:例如第一版模型、第二版模型、优化版模型等。

在命名AI模型时,还可以考虑以下几个方面:
1. 简洁明了:模型名称应该简洁明了,易于理解,避免使用过于复杂的术语和缩写。

2. 一致性:在同一个项目或团队中,应该使用一致的命名规则,以便于沟通和交流。

3. 体现特色:模型名称应该能够体现模型的特色和优势,有助于传达模型的独特之处。

4. 尊重隐私:在命名涉及敏感信息的模型时,应该尊重相关人员的隐私权,避免泄露重要信息。

总之,AI模型命名术语应该简洁明了、易于理解、体现特色和优势,同时尊重相关人员的隐私权。

在命名时,还应该考虑一致性和版本迭代等因素。

关于人工智能的专业术语

关于人工智能的专业术语

关于人工智能的专业术语
1. “机器学习”,嘿,就像你不断学习新技能变得更厉害一样,机器也能通过大量的数据学习来提升自己呀!比如智能助手通过学习你的喜好来更好地为你服务。

2. “深度学习”,哇塞,这可不是让机器深深地思考哦,而是让它像挖宝藏一样深入数据中去发现规律呢!像自动驾驶就是深度学习的厉害应用呀。

3. “自然语言处理”,哎呀,这不就是让机器能理解和处理我们人类的语言嘛!就像你和朋友聊天一样自然,比如语音助手能听懂你的指令。

4. “神经网络”,这就像是机器的大脑呀,有着错综复杂的连接,能处理各种信息呢!比如人脸识别就是靠神经网络来实现的。

5. “人工智能算法”,这可是让人工智能变得聪明的秘密武器呢!就像做菜的秘方,不同的算法能做出不同风味的智能成果,比如智能推荐系统就是用特定算法来推荐你喜欢的东西。

6. “智能机器人”,嘿,它们不就是能像人一样行动的机器嘛!在工厂里忙碌工作的那些机器人就是很好的例子呀。

7. “大数据”,哇,这可真是海量的信息呀,就像一个超级大的宝库,人工智能可以从里面挖掘出有用的东西呢!比如电商根据大数据来给你推荐商品。

8. “智能传感器”,这就像是机器的眼睛、耳朵呀,能感知周围的一切呢!像智能家居里的传感器能感知环境变化。

9. “人工智能芯片”,这可是人工智能的强大心脏呀!它能让人工智能飞速运转起来,手机里的人工智能功能就是靠它来支撑的呢。

10. “智能医疗”,哇哦,这多神奇呀,人工智能可以帮助医生诊断疾病呢!这不就像多了一个厉害的助手嘛。

我觉得人工智能真的太神奇啦,给我们的生活带来了这么多的变化和便利,未来肯定还会有更多惊喜等着我们!。

ai 相关英文术语

ai 相关英文术语

ai 相关英文术语1.Activation Function 激活函数2.Adversarial Networks 对抗网络3.Affine Layer 仿射层4.alpha-beta pruning α-β剪枝5.Approximation 近似6.Artificial General Intelligence(AGI)通用人工智能7.Artificial Intelligence(AI)人工智能8.association analysis 关联分析9.attention mechanism 注意机制10.autoencoder 自编码器11.automatic speech recognition(ASR)自动语音识别12.automatic summarization 自动摘要13.average gradient 平均梯度14.Average-Pooling 平均池化15.backpropagation(BP)反向传播16.Backpropagation Through Time(BPTT)通过时间的反向传播17.Batch Normalization(BN)分批标准化18.Bayesian network 贝叶斯网络19.Bias-Variance Dilemma 偏差/方差困境20.Bi-directional Long-Short Term Memory(Bi-LSTM)双向长短期记忆21.bias 偏置/偏差22.big data 大数据23.Boltzmann machine 玻尔兹曼机24.Central Processing Unit(CPU)中央处理器25.chunk 词块26.co-adapting 共适应27.co-occurrence 共现putation Cost 计算成本puter vision 计算机视觉30.conditional random field(CRF)条件随机域/场31.convergence 收敛32.conversational agent(CA)会话代理33.convexity 凸性34.convolutional neural network(CNN)卷积神经网络35.Cost Function 成本函数36.cross entropy 交叉熵37.Decision Boundary 决策边界38.Decision Trees 决策树39.Deep Belief Network(DBN)深度信念网络40.Deep Convolutional Generative Adversarial Network(DCGAN)深度卷积生成对抗网络41.deep learning(DL)深度学习42.deep neural network(DNN)深度神经网络43.Deep Q-Learning (DQN)深度Q学习44.differentiable neural computer(DNC)可微分神经计算机45.dimensionality reduction algorithm 降维算法46.discriminative model 判别模型47.discriminator 判别器48.divergence 散度49.Dynamic Fusion 动态融合50.Embedding 嵌入51.emotional analysis 情绪分析52.End-to-End 端到端53.xpectation-Maximization(EME)期望最大化54.Exploding Gradient Problem 梯度爆炸问题55.Extreme Learning Machine(ELM)超限学习机。

100个人工智能术语

100个人工智能术语

100个人工智能术语1. 人工智能(Artificial Intelligence,AI)2. 机器学习(Machine Learning,ML)3. 深度学习(Deep Learning,DL)4. 神经网络(Neural Network)5. 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)6. 算法(Algorithm)7. 数据挖掘(Data Mining)8. 数据科学(Data Science)9. 模型(Model)10. 训练(Training)11. 推理(Inference)12. 监督学习(Supervised Learning)13. 无监督学习(Unsupervised Learning)14. 强化学习(Reinforcement Learning)15. 分类(Classification)16. 回归(Regression)17. 聚类(Clustering)18. 模式识别(Pattern Recognition)19. 人脸识别(Facial Recognition)20. 计算机视觉(Computer Vision)21. 语音识别(Speech Recognition)22. 图像处理(Image Processing)23. 自动驾驶(Autonomous Driving)24. 智能体(Agent)25. 强人工智能(Strong AI)26. 弱人工智能(Weak AI)27. AI伦理(AI Ethics)28. 神经网络架构(Neural Network Architecture)29. 梯度下降(Gradient Descent)30. 反向传播(Backpropagation)31. 超参数(Hyperparameter)32. 模型评估(Model Evaluation)33. 过拟合(Overfitting)34. 欠拟合(Underfitting)35. 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)36. 循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)37. 长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)38. 生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)39. 强化学习算法(Reinforcement Learning Algorithms)40. 自监督学习(Self-Supervised Learning)41. 迁移学习(Transfer Learning)42. 元学习(Meta-Learning)43. 增强学习(Augmented Learning)44. 机器视觉(Machine Vision)45. 图神经网络(Graph Neural Network,GNN)46. 知识图谱(Knowledge Graph)47. 自动编码器(Autoencoder)48. 模型解释性(Model Interpretability)49. AI芯片(AI Chip)50. 量子计算(Quantum Computing)51. 自动机器学习(AutoML)52. 推荐系统(Recommendation System)53. 数据标注(Data Annotation)54. 反噪声(Anti-Noise)55. 马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)56. 模型部署(Model Deployment)57. 模型优化(Model Optimization)58. 数据预处理(Data Preprocessing)59. 增强学习(Ensemble Learning)60. 模型融合(Model Fusion)61. 语音生成(Speech Synthesis)62. 迁移学习(Domain Adaptation)63. 元学习(Hyperparameter Tuning)64. 可解释人工智能(Explainable AI)65. 自适应学习(Adaptive Learning)66. 自监督学习(Unsupervised Learning)67. AI安全性(AI Security)68. AI决策(AI Decision-Making)69. AI治理(AI Governance)70. AI创造性(AI Creativity)71. AI教育(AI in Education)72. AI医疗(AI in Healthcare)73. AI营销(AI in Marketing)74. AI金融(AI in Finance)75. AI法律(AI in Law)76. AI音乐(AI in Music)77. AI游戏(AI in Gaming)78. AI战略(AI Strategy)79. AI政策(AI Policy)80. AI商业应用(AI in Business)81. AI项目管理(AI Project Management)82. AI创业(AI Entrepreneurship)83. AI研究(AI Research)84. AI开发者(AI Developer)85. AI职业道路(AI Career Path)86. AI就业市场(AI Job Market)87. AI创新(AI Innovation)88. AI实验室(AI Lab)89. AI专利(AI Patent)90. AI标准(AI Standard)91. AI可持续发展(AI Sustainability)92. AI社会影响(AI Social Impact)93. AI可训练性(AI Trainability)94. AI责任(AI Responsibility)95. AI边缘计算(AI Edge Computing)96. AI模型良好性(AI Model Fairness)97. AI协作(AI Collaboration)98. AI云服务(AI Cloud Services)99. AI监管(AI Regulation)100. AI未来趋势(Future Trends in AI)。

人工智能常见名词解释

人工智能常见名词解释

人工智能常见名词解释人工智能(AI)是指通过计算机程序模拟人类智能的技术,包括机器学习、语义理解等,是当今计算机技术的重要发展方向。

目前,人工智能是一个巨大的领域,其中有许多不同的名词和术语,本文将对其中一些常见名词进行解释。

1、机器学习:机器学习是一门用于研究计算机如何通过经验,从而提高其解决特定问题的性能的学科。

它被用于许多不同的领域,如机器人、计算机视觉、语音识别、自然语言处理,以及计算机围棋等。

2、深度学习:深度学习是一种机器学习技术,它使用一系列多层神经网络来模拟人类的学习能力,它可以用于许多领域,如机器人、计算机视觉、语音识别等。

3、神经网络:神经网络是一种可以在任何输入下进行非线性函数拟合的计算模型,它使用节点和连接来模拟大脑结构,以计算机的方法来建立深度学习的模型。

4、自然语言处理:自然语言处理是指利用计算机来处理人们之间的自然语言沟通的技术。

它涉及自动文本分类,自动文本摘要,机器翻译,语音识别,语音理解等。

5、机器人:机器人是一类可以实现各种功能的机器,如自主移动、语言处理、视觉处理、人机交互等。

机器人可以依靠人工智能技术来实现机械功能,包括规划、路径搜索、定位、跟踪和语义理解等。

6、计算机视觉:计算机视觉是指使用计算机来模拟人类视觉系统的技术,它可以实现图像处理、目标检测、识别和行为分析等功能。

7、语音识别:语音识别是指通过计算机处理人类语言,从声音中提取有意义信息的技术。

它包括自动语音识别、语音合成和语音对话系统等。

8、强化学习:强化学习是一种机器学习方法,它学习一个智能体(例如机器人)如何通过与环境的交互来优化奖励。

9、机器人运动控制:机器人运动控制是指使机器人能够运动的技术。

它使用计算机控制机器人的运动,可以用于机器人移动、执行任务等。

10、自动驾驶:自动驾驶是指使用人工智能和计算机视觉技术来控制汽车的移动,以及实现驾驶员看不到的功能的技术。

它可以根据地图上的数据实现自主道路编程,以及路径规划、避障、定位等。

ai 相关的术语

ai 相关的术语

ai 相关的术语1. 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI):指计算机技术为基础,以模拟人类智能为目标的一门学科。

2. 机器学习(Machine Learning):是AI的一个分支,通过让计算机从数据样本中学习规律,并预测未来结果的方法,来实现自我进化和自我提高的能力。

3. 深度学习(Deep Learning):是机器学习的一种方法,它模拟人类的神经网络,通过多层次的神经元互相连接来完成模式识别、语音识别、图像识别等任务,典型的应用包括图像识别、自然语言处理等。

4. 自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP):是指计算机通过人工智能技术对人类自然语言进行分析、理解、处理和生成的一门技术。

5. 机器视觉(Machine Vision):是指计算机通过识别数字图像中的特定目标,实现视觉信息的自动处理和分析。

6. 人机交互(Human-Computer Interaction,简称HCI):是以人为中心的设计理念,旨在改善计算机系统与用户之间的互动和通信,以提高用户体验的一门学科。

7. 数据挖掘(Data Mining):是从大量数据中自动或半自动地发掘潜在规律、趋势和模式的过程。

8. 神经网络(Neural Network):是一种模拟人类大脑结构和功能的计算机算法模型,可用于模式识别、信息过滤等方面的任务。

9. 模式识别(Pattern Recognition):是对输入的数据进行分类、识别和分析的过程,帮助机器学习和决策的过程。

10. 语音识别(Speech Recognition):是指计算机识别语音信号,将其转换成可处理的文本的过程。

ai的专业术语

ai的专业术语

ai的专业术语AI的专业术语:深度学习、机器学习、神经网络、自然语言处理、图像识别、强化学习、数据挖掘、模式识别、人工智能深度学习是一种机器学习算法,它通过多层神经网络模拟人脑神经元的工作原理,实现对复杂数据的学习和推理。

它的核心思想是通过训练大量的数据来自动学习特征和规律。

深度学习在自然语言处理、图像识别等领域取得了显著的成果。

机器学习是一种通过数据和经验来改善系统性能的方法。

它通过建立数学模型和算法,使计算机能够从数据中学习和预测。

机器学习的核心任务包括分类、回归、聚类和推荐等。

它在人工智能领域具有重要的应用价值。

神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型。

它由多个神经元和连接它们的权重组成,通过对输入信号的加权和处理,产生输出结果。

神经网络的训练过程是通过调整权重来优化网络的性能,使其能够学习和泛化。

自然语言处理是研究计算机如何理解和处理人类语言的一门学科。

它包括语音识别、语义分析、情感分析等任务。

自然语言处理的目标是使计算机能够像人类一样理解和生成自然语言,实现人机交互和自动化处理。

图像识别是一种通过计算机对图像进行分析和理解的技术。

它通过提取图像的特征和模式,利用机器学习算法来识别图像中的对象和场景。

图像识别在人脸识别、物体检测和医学影像分析等领域有广泛的应用。

强化学习是一种通过试错和奖励来训练智能体的学习方法。

它通过与环境的交互,通过试错和奖励来调整智能体的行为策略,使其能够在复杂的环境中做出最优的决策。

强化学习在机器人控制、游戏策略和自动驾驶等领域有广泛的应用。

数据挖掘是一种从大规模数据集中发现模式和规律的技术。

它通过统计学和机器学习算法,挖掘数据中的潜在信息,帮助人们做出决策和预测。

数据挖掘在市场营销、金融风险管理和医疗诊断等领域有广泛的应用。

模式识别是一种通过计算机对模式和规律进行识别和分类的技术。

它通过提取特征和建立数学模型,将输入的模式与已知的模式进行匹配和分类。

模式识别在图像处理、语音识别和生物识别等领域有重要的应用。

ai常见英文术语

ai常见英文术语

ai常见英文术语1. Artificial Intelligence (AI) - 人工智能2. Machine Learning - 机器学习3. Deep Learning - 深度学习4. Neural Networks - 神经网络5. Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理6. Computer Vision - 计算机视觉7. Robotics - 机器人技术8. Reinforcement Learning - 强化学习9. Data Mining - 数据挖掘10. Data Analytics - 数据分析11. Predictive Analytics - 预测分析12. Big Data - 大数据13. Cloud Computing - 云计算14. Internet of Things (IoT) - 物联网15. Virtual Reality (VR) - 虚拟现实16. Augmented Reality (AR) - 增强现实17. Algorithm - 算法18. Regression - 回归19. Classification - 分类20. Clustering - 聚类21. Decision Tree - 决策树22. Random Forest - 随机森林23. Support Vector Machines (SVM) - 支持向量机24. Artificial Neural Network (ANN) - 人工神经网络25. Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络26. Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络27. Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络28. Natural Language Generation (NLG) - 自然语言生成29. Chatbot - 聊天机器人30. Speech Recognition - 语音识别。

ai行业术语

ai行业术语

AI行业涉及许多专业术语和定义,以下是一些常见的术语和定义:1. 人工智能(AI):人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

2. 机器学习:机器学习是一门跨学科的学科,它以神经科学、数学、计算机科学、统计学、优化理论等学科为基础,通过利用数据和算法,使计算机自动从数据中学习规律,并逐步提升性能,无需明确编程。

3. 深度学习:深度学习是机器学习的一个子集,使用神经网络,特别是深度神经网络(DNN)来模拟人类神经系统的结构和行为,通过大规模数据训练神经网络进行学习,以理解和生成更复杂的图像、语音和文本。

4. 自然语言处理(NLP):自然语言处理是人工智能领域的一个分支,专注于处理和解释人类语言。

它涉及识别和理解语言,以便计算机可以理解和生成响应。

5. 计算机视觉:计算机视觉是利用图像处理和计算机算法来让计算机“看”并模拟人类的视觉行为。

它可以包括识别物体、场景和人脸等。

6. 强化学习:强化学习是一种通过让算法在没有明确指示的情况下自我学习,以最大化一个评分函数以达成目标的方法。

在机器人和人工智能领域中,这种方法已被广泛应用。

7. 预训练模型和任务特定模型:在AI中,预训练模型是指在没有特定任务数据的情况下进行训练的模型。

这种模型在许多不同任务中表现良好,因为它学会了理解和生成数据的一般性概念。

任务特定模型是指针对特定任务进行训练的模型。

8. 生成对抗网络(GANs):生成对抗网络是由生成模型和判别模型组成的神经网络,它们相互竞争,试图模仿和区分真实和虚假的数据。

这种类型的算法被广泛应用于图像、文本和音频的生成。

9. 迁移学习:迁移学习是将在一个任务上学到的知识应用到另一个任务上的技术。

这种方法通常在大型预训练模型中广泛应用,以优化模型的效率和效果。

这些术语只是AI领域庞大知识体系的一部分,这个领域还在不断发展和创新,新的术语和技术会不断出现。

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人工智能专业重要词汇表1、A开头的词汇:Artificial General Intelligence/AGI通用人工智能Artificial Intelligence/AI人工智能Association analysis关联分析Attention mechanism注意力机制Attribute conditional independence assumption属性条件独立性假设Attribute space属性空间Attribute value属性值Autoencoder自编码器Automatic speech recognition自动语音识别Automatic summarization自动摘要Average gradient平均梯度Average-Pooling平均池化Accumulated error backpropagation累积误差逆传播Activation Function激活函数Adaptive Resonance Theory/ART自适应谐振理论Addictive model加性学习Adversarial Networks对抗网络Affine Layer仿射层Affinity matrix亲和矩阵Agent代理/ 智能体Algorithm算法Alpha-beta pruningα-β剪枝Anomaly detection异常检测Approximation近似Area Under ROC Curve/AUC R oc 曲线下面积2、B开头的词汇Backpropagation Through Time通过时间的反向传播Backpropagation/BP反向传播Base learner基学习器Base learning algorithm基学习算法Batch Normalization/BN批量归一化Bayes decision rule贝叶斯判定准则Bayes Model Averaging/BMA贝叶斯模型平均Bayes optimal classifier贝叶斯最优分类器Bayesian decision theory贝叶斯决策论Bayesian network贝叶斯网络Between-class scatter matrix类间散度矩阵Bias偏置/ 偏差Bias-variance decomposition偏差-方差分解Bias-Variance Dilemma偏差–方差困境Bi-directional Long-Short Term Memory/Bi-LSTM双向长短期记忆Binary classification二分类Binomial test二项检验Bi-partition二分法Boltzmann machine玻尔兹曼机Bootstrap sampling自助采样法/可重复采样/有放回采样Bootstrapping自助法Break-Event Point/BEP平衡点3、C开头的词汇Calibration校准Cascade-Correlation级联相关Categorical attribute离散属性Class-conditional probability类条件概率Classification and regression tree/CART分类与回归树Classifier分类器Class-imbalance类别不平衡Closed -form闭式Cluster簇/类/集群Cluster analysis聚类分析Clustering聚类Clustering ensemble聚类集成Co-adapting共适应Coding matrix编码矩阵COLT国际学习理论会议Committee-based learning基于委员会的学习Competitive learning竞争型学习Component learner组件学习器Comprehensibility可解释性Computation Cost计算成本Computational Linguistics计算语言学Computer vision计算机视觉Concept drift概念漂移Concept Learning System /CLS概念学习系统Conditional entropy条件熵Conditional mutual information条件互信息Conditional Probability Table/CPT条件概率表Conditional random field/CRF条件随机场Conditional risk条件风险Confidence置信度Confusion matrix混淆矩阵Connection weight连接权Connectionism连结主义Consistency一致性/相合性Contingency table列联表Continuous attribute连续属性Convergence收敛Conversational agent会话智能体Convex quadratic programming凸二次规划Convexity凸性Convolutional neural network/CNN卷积神经网络Co-occurrence同现Correlation coefficient相关系数Cosine similarity余弦相似度Cost curve成本曲线Cost Function成本函数Cost matrix成本矩阵Cost-sensitive成本敏感Cross entropy交叉熵Cross validation交叉验证Crowdsourcing众包Curse of dimensionality维数灾难Cut point截断点Cutting plane algorithm割平面法4、D开头的词汇Data mining数据挖掘Data set数据集Decision Boundary决策边界Decision stump决策树桩Decision tree决策树/判定树Deduction演绎Deep Belief Network深度信念网络Deep Convolutional Generative Adversarial Network/DCGAN深度卷积生成对抗网络Deep learning深度学习Deep neural network/DNN深度神经网络Deep Q-Learning深度Q 学习Deep Q-Network深度Q 网络Density estimation密度估计Density-based clustering密度聚类Differentiable neural computer可微分神经计算机Dimensionality reduction algorithm降维算法Directed edge有向边Disagreement measure不合度量Discriminative model判别模型Discriminator判别器Distance measure距离度量Distance metric learning距离度量学习Distribution分布Divergence散度Diversity measure多样性度量/差异性度量Domain adaption领域自适应Downsampling下采样D-separation (Directed separation)有向分离Dual problem对偶问题Dummy node哑结点Dynamic Fusion动态融合Dynamic programming动态规划5、E开头的词汇Eigenvalue decomposition特征值分解Embedding嵌入Emotional analysis情绪分析Empirical conditional entropy经验条件熵Empirical entropy经验熵Empirical error经验误差Empirical risk经验风险End-to-End端到端Energy-based model基于能量的模型Ensemble learning集成学习Ensemble pruning集成修剪Error Correcting Output Codes/ECOC纠错输出码Error rate错误率Error-ambiguity decomposition误差-分歧分解Euclidean distance欧氏距离Evolutionary computation演化计算Expectation-Maximization期望最大化Expected loss期望损失Exploding Gradient Problem梯度爆炸问题Exponential loss function指数损失函数Extreme Learning Machine/ELM超限学习机6、F开头的词汇Factorization因子分解False negative假负类False positive假正类False Positive Rate/FPR假正例率Feature engineering特征工程Feature selection特征选择Feature vector特征向量Featured Learning特征学习Feedforward Neural Networks/FNN前馈神经网络Fine-tuning微调Flipping output翻转法Fluctuation震荡Forward stagewise algorithm前向分步算法Frequentist频率主义学派Full-rank matrix满秩矩阵Functional neuron功能神经元7、G开头的词汇Gain ratio增益率Game theory博弈论Gaussian kernel function高斯核函数Gaussian Mixture Model高斯混合模型General Problem Solving通用问题求解Generalization泛化Generalization error泛化误差Generalization error bound泛化误差上界Generalized Lagrange function广义拉格朗日函数Generalized linear model广义线性模型Generalized Rayleigh quotient广义瑞利商Generative Adversarial Networks/GAN生成对抗网络Generative Model生成模型Generator生成器Genetic Algorithm/GA遗传算法Gibbs sampling吉布斯采样Gini index基尼指数Global minimum全局最小Global Optimization全局优化Gradient boosting梯度提升Gradient Descent梯度下降Graph theory图论Ground-truth真相/真实8、H开头的词汇Hard margin硬间隔Hard voting硬投票Harmonic mean调和平均Hesse matrix海塞矩阵Hidden dynamic model隐动态模型Hidden layer隐藏层Hidden Markov Model/HMM隐马尔可夫模型Hierarchical clustering层次聚类Hilbert space希尔伯特空间Hinge loss function合页损失函数Hold-out留出法Homogeneous同质Hybrid computing混合计算Hyperparameter超参数Hypothesis假设Hypothesis test假设验证9、I开头的词汇ICML国际机器学习会议Improved iterative scaling/IIS改进的迭代尺度法Incremental learning增量学习Independent and identically distributed/i.i.d.独立同分布Independent Component Analysis/ICA独立成分分析Indicator function指示函数Individual learner个体学习器Induction归纳Inductive bias归纳偏好Inductive learning归纳学习Inductive Logic Programming/ILP归纳逻辑程序设计Information entropy信息熵Information gain信息增益Input layer输入层Insensitive loss不敏感损失Inter-cluster similarity簇间相似度International Conference for Machine Learning/ICML国际机器学习大会Intra-cluster similarity簇内相似度Intrinsic value固有值Isometric Mapping/Isomap等度量映射Isotonic regression等分回归Iterative Dichotomiser迭代二分器10、K开头的词汇Kernel method核方法Kernel trick核技巧Kernelized Linear Discriminant Analysis/KLDA核线性判别分析K-fold cross validation k 折交叉验证/k 倍交叉验证K-Means Clustering K –均值聚类K-Nearest Neighbours Algorithm/KNN K近邻算法Knowledge base知识库Knowledge Representation知识表征11、L开头的词汇Label space标记空间Lagrange duality拉格朗日对偶性Lagrange multiplier拉格朗日乘子Laplace smoothing拉普拉斯平滑Laplacian correction拉普拉斯修正Latent Dirichlet Allocation隐狄利克雷分布Latent semantic analysis潜在语义分析Latent variable隐变量Lazy learning懒惰学习Learner学习器Learning by analogy类比学习Learning rate学习率Learning Vector Quantization/LVQ学习向量量化Least squares regression tree最小二乘回归树Leave-One-Out/LOO留一法linear chain conditional random field线性链条件随机场Linear Discriminant Analysis/LDA线性判别分析Linear model线性模型Linear Regression线性回归Link function联系函数Local Markov property局部马尔可夫性Local minimum局部最小Log likelihood对数似然Log odds/logit对数几率Logistic Regression Logistic 回归Log-likelihood对数似然Log-linear regression对数线性回归Long-Short Term Memory/LSTM长短期记忆Loss function损失函数12、M开头的词汇Machine translation/MT机器翻译Macron-P宏查准率Macron-R宏查全率Majority voting绝对多数投票法Manifold assumption流形假设Manifold learning流形学习Margin theory间隔理论Marginal distribution边际分布Marginal independence边际独立性Marginalization边际化Markov Chain Monte Carlo/MCMC马尔可夫链蒙特卡罗方法Markov Random Field马尔可夫随机场Maximal clique最大团Maximum Likelihood Estimation/MLE极大似然估计/极大似然法Maximum margin最大间隔Maximum weighted spanning tree最大带权生成树Max-Pooling最大池化Mean squared error均方误差Meta-learner元学习器Metric learning度量学习Micro-P微查准率Micro-R微查全率Minimal Description Length/MDL最小描述长度Minimax game极小极大博弈Misclassification cost误分类成本Mixture of experts混合专家Momentum动量Moral graph道德图/端正图Multi-class classification多分类Multi-document summarization多文档摘要Multi-layer feedforward neural networks多层前馈神经网络Multilayer Perceptron/MLP多层感知器Multimodal learning多模态学习Multiple Dimensional Scaling多维缩放Multiple linear regression多元线性回归Multi-response Linear Regression /MLR多响应线性回归Mutual information互信息13、N开头的词汇Naive bayes朴素贝叶斯Naive Bayes Classifier朴素贝叶斯分类器Named entity recognition命名实体识别Nash equilibrium纳什均衡Natural language generation/NLG自然语言生成Natural language processing自然语言处理Negative class负类Negative correlation负相关法Negative Log Likelihood负对数似然Neighbourhood Component Analysis/NCA近邻成分分析Neural Machine Translation神经机器翻译Neural Turing Machine神经图灵机Newton method牛顿法NIPS国际神经信息处理系统会议No Free Lunch Theorem/NFL没有免费的午餐定理Noise-contrastive estimation噪音对比估计Nominal attribute列名属性Non-convex optimization非凸优化Nonlinear model非线性模型Non-metric distance非度量距离Non-negative matrix factorization非负矩阵分解Non-ordinal attribute无序属性Non-Saturating Game非饱和博弈Norm范数Normalization归一化Nuclear norm核范数Numerical attribute数值属性14、O开头的词汇Objective function目标函数Oblique decision tree斜决策树Occam’s razor奥卡姆剃刀Odds几率Off-Policy离策略One shot learning一次性学习One-Dependent Estimator/ODE独依赖估计On-Policy在策略Ordinal attribute有序属性Out-of-bag estimate包外估计Output layer输出层Output smearing输出调制法Overfitting过拟合/过配Oversampling过采样15、P开头的词汇Paired t-test成对t 检验Pairwise成对型Pairwise Markov property成对马尔可夫性Parameter参数Parameter estimation参数估计Parameter tuning调参Parse tree解析树Particle Swarm Optimization/PSO粒子群优化算法Part-of-speech tagging词性标注Perceptron感知机Performance measure性能度量Plug and Play Generative Network即插即用生成网络Plurality voting相对多数投票法Polarity detection极性检测Polynomial kernel function多项式核函数Pooling池化Positive class正类Positive definite matrix正定矩阵Post-hoc test后续检验Post-pruning后剪枝potential function势函数Precision查准率/准确率Prepruning预剪枝Principal component analysis/PCA主成分分析Principle of multiple explanations多释原则Prior先验Probability Graphical Model概率图模型Proximal Gradient Descent/PGD近端梯度下降Pruning剪枝Pseudo-label伪标记16、Q开头的词汇Quantized Neural Network量子化神经网络Quantum computer量子计算机Quantum Computing量子计算Quasi Newton method拟牛顿法17、R开头的词汇Radial Basis Function/RBF径向基函数Random Forest Algorithm随机森林算法Random walk随机漫步Recall查全率/召回率Receiver Operating Characteristic/ROC受试者工作特征Rectified Linear Unit/ReLU线性修正单元Recurrent Neural Network循环神经网络Recursive neural network递归神经网络Reference model参考模型Regression回归Regularization正则化Reinforcement learning/RL强化学习Representation learning表征学习Representer theorem表示定理reproducing kernel Hilbert space/RKHS再生核希尔伯特空间Re-sampling重采样法Rescaling再缩放Residual Mapping残差映射Residual Network残差网络Restricted Boltzmann Machine/RBM受限玻尔兹曼机Restricted Isometry Property/RIP限定等距性Re-weighting重赋权法Robustness稳健性/鲁棒性Root node根结点Rule Engine规则引擎Rule learning规则学习18、S开头的词汇Saddle point鞍点Sample space样本空间Sampling采样Score function评分函数Self-Driving自动驾驶Self-Organizing Map/SOM自组织映射Semi-naive Bayes classifiers半朴素贝叶斯分类器Semi-Supervised Learning半监督学习semi-Supervised Support Vector Machine半监督支持向量机Sentiment analysis情感分析Separating hyperplane分离超平面Sigmoid function Sigmoid 函数Similarity measure相似度度量Simulated annealing模拟退火Simultaneous localization and mapping同步定位与地图构建Singular Value Decomposition奇异值分解Slack variables松弛变量Smoothing平滑Soft margin软间隔Soft margin maximization软间隔最大化Soft voting软投票Sparse representation稀疏表征Sparsity稀疏性Specialization特化Spectral Clustering谱聚类Speech Recognition语音识别Splitting variable切分变量Squashing function挤压函数Stability-plasticity dilemma可塑性-稳定性困境Statistical learning统计学习Status feature function状态特征函Stochastic gradient descent随机梯度下降Stratified sampling分层采样Structural risk结构风险Structural risk minimization/SRM结构风险最小化Subspace子空间Supervised learning监督学习/有导师学习support vector expansion支持向量展式Support Vector Machine/SVM支持向量机Surrogat loss替代损失Surrogate function替代函数Symbolic learning符号学习Symbolism符号主义Synset同义词集19、T开头的词汇T-Distribution Stochastic Neighbour Embedding/t-SNE T–分布随机近邻嵌入Tensor张量Tensor Processing Units/TPU张量处理单元The least square method最小二乘法Threshold阈值Threshold logic unit阈值逻辑单元Threshold-moving阈值移动Time Step时间步骤Tokenization标记化Training error训练误差Training instance训练示例/训练例Transductive learning直推学习Transfer learning迁移学习Treebank树库Tria-by-error试错法True negative真负类True positive真正类True Positive Rate/TPR真正例率Turing Machine图灵机Twice-learning二次学习20、U开头的词汇Underfitting欠拟合/欠配Undersampling欠采样Understandability可理解性Unequal cost非均等代价Unit-step function单位阶跃函数Univariate decision tree单变量决策树Unsupervised learning无监督学习/无导师学习Unsupervised layer-wise training无监督逐层训练Upsampling上采样21、V开头的词汇Vanishing Gradient Problem梯度消失问题Variational inference变分推断VC Theory VC维理论Version space版本空间Viterbi algorithm维特比算法Von Neumann architecture冯·诺伊曼架构22、W开头的词汇Wasserstein GAN/WGAN Wasserstein生成对抗网络Weak learner弱学习器Weight权重Weight sharing权共享Weighted voting加权投票法Within-class scatter matrix类内散度矩阵Word embedding词嵌入Word sense disambiguation词义消歧23、Z开头的词汇Zero-data learning零数据学习Zero-shot learning零次学习。

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