遗传算法与人工智能【英文】

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机器学习与人工智能领域中常用的英语词汇

机器学习与人工智能领域中常用的英语词汇1.General Concepts (基础概念)•Artificial Intelligence (AI) - 人工智能1)Artificial Intelligence (AI) - 人工智能2)Machine Learning (ML) - 机器学习3)Deep Learning (DL) - 深度学习4)Neural Network - 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)Speech Recognition - 语音识别9)Expert Systems - 专家系统10)Knowledge Representation - 知识表示11)Pattern Recognition - 模式识别12)Cognitive Computing - 认知计算13)Autonomous Systems - 自主系统14)Human-Machine Interaction - 人机交互15)Intelligent Agents - 智能代理16)Machine Translation - 机器翻译17)Swarm Intelligence - 群体智能18)Genetic Algorithms - 遗传算法19)Fuzzy Logic - 模糊逻辑20)Reinforcement Learning - 强化学习•Machine Learning (ML) - 机器学习1)Machine Learning (ML) - 机器学习2)Artificial Neural Network - 人工神经网络3)Deep Learning - 深度学习4)Supervised Learning - 有监督学习5)Unsupervised Learning - 无监督学习6)Reinforcement Learning - 强化学习7)Semi-Supervised Learning - 半监督学习8)Training Data - 训练数据9)Test Data - 测试数据10)Validation Data - 验证数据11)Feature - 特征12)Label - 标签13)Model - 模型14)Algorithm - 算法15)Regression - 回归16)Classification - 分类17)Clustering - 聚类18)Dimensionality Reduction - 降维19)Overfitting - 过拟合20)Underfitting - 欠拟合•Deep Learning (DL) - 深度学习1)Deep Learning - 深度学习2)Neural Network - 神经网络3)Artificial Neural Network (ANN) - 人工神经网络4)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络5)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络6)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络7)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元8)Autoencoder - 自编码器9)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络10)Transfer Learning - 迁移学习11)Pre-trained Model - 预训练模型12)Fine-tuning - 微调13)Feature Extraction - 特征提取14)Activation Function - 激活函数15)Loss Function - 损失函数16)Gradient Descent - 梯度下降17)Backpropagation - 反向传播18)Epoch - 训练周期19)Batch Size - 批量大小20)Dropout - 丢弃法•Neural Network - 神经网络1)Neural Network - 神经网络2)Artificial Neural Network (ANN) - 人工神经网络3)Deep Neural Network (DNN) - 深度神经网络4)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络5)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络6)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络7)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元8)Feedforward Neural Network - 前馈神经网络9)Multi-layer Perceptron (MLP) - 多层感知器10)Radial Basis Function Network (RBFN) - 径向基函数网络11)Hopfield Network - 霍普菲尔德网络12)Boltzmann Machine - 玻尔兹曼机13)Autoencoder - 自编码器14)Spiking Neural Network (SNN) - 脉冲神经网络15)Self-organizing Map (SOM) - 自组织映射16)Restricted Boltzmann Machine (RBM) - 受限玻尔兹曼机17)Hebbian Learning - 海比安学习18)Competitive Learning - 竞争学习19)Neuroevolutionary - 神经进化20)Neuron - 神经元•Algorithm - 算法1)Algorithm - 算法2)Supervised Learning Algorithm - 有监督学习算法3)Unsupervised Learning Algorithm - 无监督学习算法4)Reinforcement Learning Algorithm - 强化学习算法5)Classification Algorithm - 分类算法6)Regression Algorithm - 回归算法7)Clustering Algorithm - 聚类算法8)Dimensionality Reduction Algorithm - 降维算法9)Decision Tree Algorithm - 决策树算法10)Random Forest Algorithm - 随机森林算法11)Support Vector Machine (SVM) Algorithm - 支持向量机算法12)K-Nearest Neighbors (KNN) Algorithm - K近邻算法13)Naive Bayes Algorithm - 朴素贝叶斯算法14)Gradient Descent Algorithm - 梯度下降算法15)Genetic Algorithm - 遗传算法16)Neural Network Algorithm - 神经网络算法17)Deep Learning Algorithm - 深度学习算法18)Ensemble Learning Algorithm - 集成学习算法19)Reinforcement Learning Algorithm - 强化学习算法20)Metaheuristic Algorithm - 元启发式算法•Model - 模型1)Model - 模型2)Machine Learning Model - 机器学习模型3)Artificial Intelligence Model - 人工智能模型4)Predictive Model - 预测模型5)Classification Model - 分类模型6)Regression Model - 回归模型7)Generative Model - 生成模型8)Discriminative Model - 判别模型9)Probabilistic Model - 概率模型10)Statistical Model - 统计模型11)Neural Network Model - 神经网络模型12)Deep Learning Model - 深度学习模型13)Ensemble Model - 集成模型14)Reinforcement Learning Model - 强化学习模型15)Support Vector Machine (SVM) Model - 支持向量机模型16)Decision Tree Model - 决策树模型17)Random Forest Model - 随机森林模型18)Naive Bayes Model - 朴素贝叶斯模型19)Autoencoder Model - 自编码器模型20)Convolutional Neural Network (CNN) Model - 卷积神经网络模型•Dataset - 数据集1)Dataset - 数据集2)Training Dataset - 训练数据集3)Test Dataset - 测试数据集4)Validation Dataset - 验证数据集5)Balanced Dataset - 平衡数据集6)Imbalanced Dataset - 不平衡数据集7)Synthetic Dataset - 合成数据集8)Benchmark Dataset - 基准数据集9)Open Dataset - 开放数据集10)Labeled Dataset - 标记数据集11)Unlabeled Dataset - 未标记数据集12)Semi-Supervised Dataset - 半监督数据集13)Multiclass Dataset - 多分类数据集14)Feature Set - 特征集15)Data Augmentation - 数据增强16)Data Preprocessing - 数据预处理17)Missing Data - 缺失数据18)Outlier Detection - 异常值检测19)Data Imputation - 数据插补20)Metadata - 元数据•Training - 训练1)Training - 训练2)Training Data - 训练数据3)Training Phase - 训练阶段4)Training Set - 训练集5)Training Examples - 训练样本6)Training Instance - 训练实例7)Training Algorithm - 训练算法8)Training Model - 训练模型9)Training Process - 训练过程10)Training Loss - 训练损失11)Training Epoch - 训练周期12)Training Batch - 训练批次13)Online Training - 在线训练14)Offline Training - 离线训练15)Continuous Training - 连续训练16)Transfer Learning - 迁移学习17)Fine-Tuning - 微调18)Curriculum Learning - 课程学习19)Self-Supervised Learning - 自监督学习20)Active Learning - 主动学习•Testing - 测试1)Testing - 测试2)Test Data - 测试数据3)Test Set - 测试集4)Test Examples - 测试样本5)Test Instance - 测试实例6)Test Phase - 测试阶段7)Test Accuracy - 测试准确率8)Test Loss - 测试损失9)Test Error - 测试错误10)Test Metrics - 测试指标11)Test Suite - 测试套件12)Test Case - 测试用例13)Test Coverage - 测试覆盖率14)Cross-Validation - 交叉验证15)Holdout Validation - 留出验证16)K-Fold Cross-Validation - K折交叉验证17)Stratified Cross-Validation - 分层交叉验证18)Test Driven Development (TDD) - 测试驱动开发19)A/B Testing - A/B 测试20)Model Evaluation - 模型评估•Validation - 验证1)Validation - 验证2)Validation Data - 验证数据3)Validation Set - 验证集4)Validation Examples - 验证样本5)Validation Instance - 验证实例6)Validation Phase - 验证阶段7)Validation Accuracy - 验证准确率8)Validation Loss - 验证损失9)Validation Error - 验证错误10)Validation Metrics - 验证指标11)Cross-Validation - 交叉验证12)Holdout Validation - 留出验证13)K-Fold Cross-Validation - K折交叉验证14)Stratified Cross-Validation - 分层交叉验证15)Leave-One-Out Cross-Validation - 留一法交叉验证16)Validation Curve - 验证曲线17)Hyperparameter Validation - 超参数验证18)Model Validation - 模型验证19)Early Stopping - 提前停止20)Validation Strategy - 验证策略•Supervised Learning - 有监督学习1)Supervised Learning - 有监督学习2)Label - 标签3)Feature - 特征4)Target - 目标5)Training Labels - 训练标签6)Training Features - 训练特征7)Training Targets - 训练目标8)Training Examples - 训练样本9)Training Instance - 训练实例10)Regression - 回归11)Classification - 分类12)Predictor - 预测器13)Regression Model - 回归模型14)Classifier - 分类器15)Decision Tree - 决策树16)Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机17)Neural Network - 神经网络18)Feature Engineering - 特征工程19)Model Evaluation - 模型评估20)Overfitting - 过拟合21)Underfitting - 欠拟合22)Bias-Variance Tradeoff - 偏差-方差权衡•Unsupervised Learning - 无监督学习1)Unsupervised Learning - 无监督学习2)Clustering - 聚类3)Dimensionality Reduction - 降维4)Anomaly Detection - 异常检测5)Association Rule Learning - 关联规则学习6)Feature Extraction - 特征提取7)Feature Selection - 特征选择8)K-Means - K均值9)Hierarchical Clustering - 层次聚类10)Density-Based Clustering - 基于密度的聚类11)Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析12)Independent Component Analysis (ICA) - 独立成分分析13)T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) - t分布随机邻居嵌入14)Gaussian Mixture Model (GMM) - 高斯混合模型15)Self-Organizing Maps (SOM) - 自组织映射16)Autoencoder - 自动编码器17)Latent Variable - 潜变量18)Data Preprocessing - 数据预处理19)Outlier Detection - 异常值检测20)Clustering Algorithm - 聚类算法•Reinforcement Learning - 强化学习1)Reinforcement Learning - 强化学习2)Agent - 代理3)Environment - 环境4)State - 状态5)Action - 动作6)Reward - 奖励7)Policy - 策略8)Value Function - 值函数9)Q-Learning - Q学习10)Deep Q-Network (DQN) - 深度Q网络11)Policy Gradient - 策略梯度12)Actor-Critic - 演员-评论家13)Exploration - 探索14)Exploitation - 开发15)Temporal Difference (TD) - 时间差分16)Markov Decision Process (MDP) - 马尔可夫决策过程17)State-Action-Reward-State-Action (SARSA) - 状态-动作-奖励-状态-动作18)Policy Iteration - 策略迭代19)Value Iteration - 值迭代20)Monte Carlo Methods - 蒙特卡洛方法•Semi-Supervised Learning - 半监督学习1)Semi-Supervised Learning - 半监督学习2)Labeled Data - 有标签数据3)Unlabeled Data - 无标签数据4)Label Propagation - 标签传播5)Self-Training - 自训练6)Co-Training - 协同训练7)Transudative Learning - 传导学习8)Inductive Learning - 归纳学习9)Manifold Regularization - 流形正则化10)Graph-based Methods - 基于图的方法11)Cluster Assumption - 聚类假设12)Low-Density Separation - 低密度分离13)Semi-Supervised Support Vector Machines (S3VM) - 半监督支持向量机14)Expectation-Maximization (EM) - 期望最大化15)Co-EM - 协同期望最大化16)Entropy-Regularized EM - 熵正则化EM17)Mean Teacher - 平均教师18)Virtual Adversarial Training - 虚拟对抗训练19)Tri-training - 三重训练20)Mix Match - 混合匹配•Feature - 特征1)Feature - 特征2)Feature Engineering - 特征工程3)Feature Extraction - 特征提取4)Feature Selection - 特征选择5)Input Features - 输入特征6)Output Features - 输出特征7)Feature Vector - 特征向量8)Feature Space - 特征空间9)Feature Representation - 特征表示10)Feature Transformation - 特征转换11)Feature Importance - 特征重要性12)Feature Scaling - 特征缩放13)Feature Normalization - 特征归一化14)Feature Encoding - 特征编码15)Feature Fusion - 特征融合16)Feature Dimensionality Reduction - 特征维度减少17)Continuous Feature - 连续特征18)Categorical Feature - 分类特征19)Nominal Feature - 名义特征20)Ordinal Feature - 有序特征•Label - 标签1)Label - 标签2)Labeling - 标注3)Ground Truth - 地面真值4)Class Label - 类别标签5)Target Variable - 目标变量6)Labeling Scheme - 标注方案7)Multi-class Labeling - 多类别标注8)Binary Labeling - 二分类标注9)Label Noise - 标签噪声10)Labeling Error - 标注错误11)Label Propagation - 标签传播12)Unlabeled Data - 无标签数据13)Labeled Data - 有标签数据14)Semi-supervised Learning - 半监督学习15)Active Learning - 主动学习16)Weakly Supervised Learning - 弱监督学习17)Noisy Label Learning - 噪声标签学习18)Self-training - 自训练19)Crowdsourcing Labeling - 众包标注20)Label Smoothing - 标签平滑化•Prediction - 预测1)Prediction - 预测2)Forecasting - 预测3)Regression - 回归4)Classification - 分类5)Time Series Prediction - 时间序列预测6)Forecast Accuracy - 预测准确性7)Predictive Modeling - 预测建模8)Predictive Analytics - 预测分析9)Forecasting Method - 预测方法10)Predictive Performance - 预测性能11)Predictive Power - 预测能力12)Prediction Error - 预测误差13)Prediction Interval - 预测区间14)Prediction Model - 预测模型15)Predictive Uncertainty - 预测不确定性16)Forecast Horizon - 预测时间跨度17)Predictive Maintenance - 预测性维护18)Predictive Policing - 预测式警务19)Predictive Healthcare - 预测性医疗20)Predictive Maintenance - 预测性维护•Classification - 分类1)Classification - 分类2)Classifier - 分类器3)Class - 类别4)Classify - 对数据进行分类5)Class Label - 类别标签6)Binary Classification - 二元分类7)Multiclass Classification - 多类分类8)Class Probability - 类别概率9)Decision Boundary - 决策边界10)Decision Tree - 决策树11)Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机12)K-Nearest Neighbors (KNN) - K最近邻算法13)Naive Bayes - 朴素贝叶斯14)Logistic Regression - 逻辑回归15)Random Forest - 随机森林16)Neural Network - 神经网络17)SoftMax Function - SoftMax函数18)One-vs-All (One-vs-Rest) - 一对多(一对剩余)19)Ensemble Learning - 集成学习20)Confusion Matrix - 混淆矩阵•Regression - 回归1)Regression Analysis - 回归分析2)Linear Regression - 线性回归3)Multiple Regression - 多元回归4)Polynomial Regression - 多项式回归5)Logistic Regression - 逻辑回归6)Ridge Regression - 岭回归7)Lasso Regression - Lasso回归8)Elastic Net Regression - 弹性网络回归9)Regression Coefficients - 回归系数10)Residuals - 残差11)Ordinary Least Squares (OLS) - 普通最小二乘法12)Ridge Regression Coefficient - 岭回归系数13)Lasso Regression Coefficient - Lasso回归系数14)Elastic Net Regression Coefficient - 弹性网络回归系数15)Regression Line - 回归线16)Prediction Error - 预测误差17)Regression Model - 回归模型18)Nonlinear Regression - 非线性回归19)Generalized Linear Models (GLM) - 广义线性模型20)Coefficient of Determination (R-squared) - 决定系数21)F-test - F检验22)Homoscedasticity - 同方差性23)Heteroscedasticity - 异方差性24)Autocorrelation - 自相关25)Multicollinearity - 多重共线性26)Outliers - 异常值27)Cross-validation - 交叉验证28)Feature Selection - 特征选择29)Feature Engineering - 特征工程30)Regularization - 正则化2.Neural Networks and Deep Learning (神经网络与深度学习)•Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络1)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络2)Convolution Layer - 卷积层3)Feature Map - 特征图4)Convolution Operation - 卷积操作5)Stride - 步幅6)Padding - 填充7)Pooling Layer - 池化层8)Max Pooling - 最大池化9)Average Pooling - 平均池化10)Fully Connected Layer - 全连接层11)Activation Function - 激活函数12)Rectified Linear Unit (ReLU) - 线性修正单元13)Dropout - 随机失活14)Batch Normalization - 批量归一化15)Transfer Learning - 迁移学习16)Fine-Tuning - 微调17)Image Classification - 图像分类18)Object Detection - 物体检测19)Semantic Segmentation - 语义分割20)Instance Segmentation - 实例分割21)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络22)Image Generation - 图像生成23)Style Transfer - 风格迁移24)Convolutional Autoencoder - 卷积自编码器25)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络•Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络1)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络2)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络3)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元4)Sequence Modeling - 序列建模5)Time Series Prediction - 时间序列预测6)Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理7)Text Generation - 文本生成8)Sentiment Analysis - 情感分析9)Named Entity Recognition (NER) - 命名实体识别10)Part-of-Speech Tagging (POS Tagging) - 词性标注11)Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) - 序列到序列12)Attention Mechanism - 注意力机制13)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构14)Bidirectional RNN - 双向循环神经网络15)Teacher Forcing - 强制教师法16)Backpropagation Through Time (BPTT) - 通过时间的反向传播17)Vanishing Gradient Problem - 梯度消失问题18)Exploding Gradient Problem - 梯度爆炸问题19)Language Modeling - 语言建模20)Speech Recognition - 语音识别•Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络1)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络2)Cell State - 细胞状态3)Hidden State - 隐藏状态4)Forget Gate - 遗忘门5)Input Gate - 输入门6)Output Gate - 输出门7)Peephole Connections - 窥视孔连接8)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元9)Vanishing Gradient Problem - 梯度消失问题10)Exploding Gradient Problem - 梯度爆炸问题11)Sequence Modeling - 序列建模12)Time Series Prediction - 时间序列预测13)Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理14)Text Generation - 文本生成15)Sentiment Analysis - 情感分析16)Named Entity Recognition (NER) - 命名实体识别17)Part-of-Speech Tagging (POS Tagging) - 词性标注18)Attention Mechanism - 注意力机制19)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构20)Bidirectional LSTM - 双向长短期记忆网络•Attention Mechanism - 注意力机制1)Attention Mechanism - 注意力机制2)Self-Attention - 自注意力3)Multi-Head Attention - 多头注意力4)Transformer - 变换器5)Query - 查询6)Key - 键7)Value - 值8)Query-Value Attention - 查询-值注意力9)Dot-Product Attention - 点积注意力10)Scaled Dot-Product Attention - 缩放点积注意力11)Additive Attention - 加性注意力12)Context Vector - 上下文向量13)Attention Score - 注意力分数14)SoftMax Function - SoftMax函数15)Attention Weight - 注意力权重16)Global Attention - 全局注意力17)Local Attention - 局部注意力18)Positional Encoding - 位置编码19)Encoder-Decoder Attention - 编码器-解码器注意力20)Cross-Modal Attention - 跨模态注意力•Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络1)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络2)Generator - 生成器3)Discriminator - 判别器4)Adversarial Training - 对抗训练5)Minimax Game - 极小极大博弈6)Nash Equilibrium - 纳什均衡7)Mode Collapse - 模式崩溃8)Training Stability - 训练稳定性9)Loss Function - 损失函数10)Discriminative Loss - 判别损失11)Generative Loss - 生成损失12)Wasserstein GAN (WGAN) - Wasserstein GAN（WGAN）13)Deep Convolutional GAN (DCGAN) - 深度卷积生成对抗网络（DCGAN）14)Conditional GAN (c GAN) - 条件生成对抗网络（c GAN）15)Style GAN - 风格生成对抗网络16)Cycle GAN - 循环生成对抗网络17)Progressive Growing GAN (PGGAN) - 渐进式增长生成对抗网络（PGGAN）18)Self-Attention GAN (SAGAN) - 自注意力生成对抗网络（SAGAN）19)Big GAN - 大规模生成对抗网络20)Adversarial Examples - 对抗样本•Encoder-Decoder - 编码器-解码器1)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构2)Encoder - 编码器3)Decoder - 解码器4)Sequence-to-Sequence Model (Seq2Seq) - 序列到序列模型5)State Vector - 状态向量6)Context Vector - 上下文向量7)Hidden State - 隐藏状态8)Attention Mechanism - 注意力机制9)Teacher Forcing - 强制教师法10)Beam Search - 束搜索11)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络12)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络13)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元14)Bidirectional Encoder - 双向编码器15)Greedy Decoding - 贪婪解码16)Masking - 遮盖17)Dropout - 随机失活18)Embedding Layer - 嵌入层19)Cross-Entropy Loss - 交叉熵损失20)Tokenization - 令牌化•Transfer Learning - 迁移学习1)Transfer Learning - 迁移学习2)Source Domain - 源领域3)Target Domain - 目标领域4)Fine-Tuning - 微调5)Domain Adaptation - 领域自适应6)Pre-Trained Model - 预训练模型7)Feature Extraction - 特征提取8)Knowledge Transfer - 知识迁移9)Unsupervised Domain Adaptation - 无监督领域自适应10)Semi-Supervised Domain Adaptation - 半监督领域自适应11)Multi-Task Learning - 多任务学习12)Data Augmentation - 数据增强13)Task Transfer - 任务迁移14)Model Agnostic Meta-Learning (MAML) - 与模型无关的元学习（MAML）15)One-Shot Learning - 单样本学习16)Zero-Shot Learning - 零样本学习17)Few-Shot Learning - 少样本学习18)Knowledge Distillation - 知识蒸馏19)Representation Learning - 表征学习20)Adversarial Transfer Learning - 对抗迁移学习•Pre-trained Models - 预训练模型1)Pre-trained Model - 预训练模型2)Transfer Learning - 迁移学习3)Fine-Tuning - 微调4)Knowledge Transfer - 知识迁移5)Domain Adaptation - 领域自适应6)Feature Extraction - 特征提取7)Representation Learning - 表征学习8)Language Model - 语言模型9)Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) - 双向编码器结构转换器10)Generative Pre-trained Transformer (GPT) - 生成式预训练转换器11)Transformer-based Models - 基于转换器的模型12)Masked Language Model (MLM) - 掩蔽语言模型13)Cloze Task - 填空任务14)Tokenization - 令牌化15)Word Embeddings - 词嵌入16)Sentence Embeddings - 句子嵌入17)Contextual Embeddings - 上下文嵌入18)Self-Supervised Learning - 自监督学习19)Large-Scale Pre-trained Models - 大规模预训练模型•Loss Function - 损失函数1)Loss Function - 损失函数2)Mean Squared Error (MSE) - 均方误差3)Mean Absolute Error (MAE) - 平均绝对误差4)Cross-Entropy Loss - 交叉熵损失5)Binary Cross-Entropy Loss - 二元交叉熵损失6)Categorical Cross-Entropy Loss - 分类交叉熵损失7)Hinge Loss - 合页损失8)Huber Loss - Huber损失9)Wasserstein Distance - Wasserstein距离10)Triplet Loss - 三元组损失11)Contrastive Loss - 对比损失12)Dice Loss - Dice损失13)Focal Loss - 焦点损失14)GAN Loss - GAN损失15)Adversarial Loss - 对抗损失16)L1 Loss - L1损失17)L2 Loss - L2损失18)Huber Loss - Huber损失19)Quantile Loss - 分位数损失•Activation Function - 激活函数1)Activation Function - 激活函数2)Sigmoid Function - Sigmoid函数3)Hyperbolic Tangent Function (Tanh) - 双曲正切函数4)Rectified Linear Unit (Re LU) - 矩形线性单元5)Parametric Re LU (P Re LU) - 参数化Re LU6)Exponential Linear Unit (ELU) - 指数线性单元7)Swish Function - Swish函数8)Softplus Function - Soft plus函数9)Softmax Function - SoftMax函数10)Hard Tanh Function - 硬双曲正切函数11)Softsign Function - Softsign函数12)GELU (Gaussian Error Linear Unit) - GELU（高斯误差线性单元）13)Mish Function - Mish函数14)CELU (Continuous Exponential Linear Unit) - CELU（连续指数线性单元）15)Bent Identity Function - 弯曲恒等函数16)Gaussian Error Linear Units (GELUs) - 高斯误差线性单元17)Adaptive Piecewise Linear (APL) - 自适应分段线性函数18)Radial Basis Function (RBF) - 径向基函数•Backpropagation - 反向传播1)Backpropagation - 反向传播2)Gradient Descent - 梯度下降3)Partial Derivative - 偏导数4)Chain Rule - 链式法则5)Forward Pass - 前向传播6)Backward Pass - 反向传播7)Computational Graph - 计算图8)Neural Network - 神经网络9)Loss Function - 损失函数10)Gradient Calculation - 梯度计算11)Weight Update - 权重更新12)Activation Function - 激活函数13)Optimizer - 优化器14)Learning Rate - 学习率15)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降16)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降17)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降18)Momentum - 动量19)Adam Optimizer - Adam优化器20)Learning Rate Decay - 学习率衰减•Gradient Descent - 梯度下降1)Gradient Descent - 梯度下降2)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降3)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降4)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降5)Learning Rate - 学习率6)Momentum - 动量7)Adaptive Moment Estimation (Adam) - 自适应矩估计8)RMSprop - 均方根传播9)Learning Rate Schedule - 学习率调度10)Convergence - 收敛11)Divergence - 发散12)Adagrad - 自适应学习速率方法13)Adadelta - 自适应增量学习率方法14)Adamax - 自适应矩估计的扩展版本15)Nadam - Nesterov Accelerated Adaptive Moment Estimation16)Learning Rate Decay - 学习率衰减17)Step Size - 步长18)Conjugate Gradient Descent - 共轭梯度下降19)Line Search - 线搜索20)Newton's Method - 牛顿法•Learning Rate - 学习率1)Learning Rate - 学习率2)Adaptive Learning Rate - 自适应学习率3)Learning Rate Decay - 学习率衰减4)Initial Learning Rate - 初始学习率5)Step Size - 步长6)Momentum - 动量7)Exponential Decay - 指数衰减8)Annealing - 退火9)Cyclical Learning Rate - 循环学习率10)Learning Rate Schedule - 学习率调度11)Warm-up - 预热12)Learning Rate Policy - 学习率策略13)Learning Rate Annealing - 学习率退火14)Cosine Annealing - 余弦退火15)Gradient Clipping - 梯度裁剪16)Adapting Learning Rate - 适应学习率17)Learning Rate Multiplier - 学习率倍增器18)Learning Rate Reduction - 学习率降低19)Learning Rate Update - 学习率更新20)Scheduled Learning Rate - 定期学习率•Batch Size - 批量大小1)Batch Size - 批量大小2)Mini-Batch - 小批量3)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降4)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降5)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降6)Online Learning - 在线学习7)Full-Batch - 全批量8)Data Batch - 数据批次9)Training Batch - 训练批次10)Batch Normalization - 批量归一化11)Batch-wise Optimization - 批量优化12)Batch Processing - 批量处理13)Batch Sampling - 批量采样14)Adaptive Batch Size - 自适应批量大小15)Batch Splitting - 批量分割16)Dynamic Batch Size - 动态批量大小17)Fixed Batch Size - 固定批量大小18)Batch-wise Inference - 批量推理19)Batch-wise Training - 批量训练20)Batch Shuffling - 批量洗牌•Epoch - 训练周期1)Training Epoch - 训练周期2)Epoch Size - 周期大小3)Early Stopping - 提前停止4)Validation Set - 验证集5)Training Set - 训练集6)Test Set - 测试集7)Overfitting - 过拟合8)Underfitting - 欠拟合9)Model Evaluation - 模型评估10)Model Selection - 模型选择11)Hyperparameter Tuning - 超参数调优12)Cross-Validation - 交叉验证13)K-fold Cross-Validation - K折交叉验证14)Stratified Cross-Validation - 分层交叉验证15)Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV) - 留一法交叉验证16)Grid Search - 网格搜索17)Random Search - 随机搜索18)Model Complexity - 模型复杂度19)Learning Curve - 学习曲线20)Convergence - 收敛3.Machine Learning Techniques and Algorithms (机器学习技术与算法)•Decision Tree - 决策树1)Decision Tree - 决策树2)Node - 节点3)Root Node - 根节点4)Leaf Node - 叶节点5)Internal Node - 内部节点6)Splitting Criterion - 分裂准则7)Gini Impurity - 基尼不纯度8)Entropy - 熵9)Information Gain - 信息增益10)Gain Ratio - 增益率11)Pruning - 剪枝12)Recursive Partitioning - 递归分割13)CART (Classification and Regression Trees) - 分类回归树14)ID3 (Iterative Dichotomiser 3) - 迭代二叉树315)C4.5 (successor of ID3) - C4.5（ID3的后继者）16)C5.0 (successor of C4.5) - C5.0（C4.5的后继者）17)Split Point - 分裂点18)Decision Boundary - 决策边界19)Pruned Tree - 剪枝后的树20)Decision Tree Ensemble - 决策树集成•Random Forest - 随机森林1)Random Forest - 随机森林2)Ensemble Learning - 集成学习3)Bootstrap Sampling - 自助采样4)Bagging (Bootstrap Aggregating) - 装袋法5)Out-of-Bag (OOB) Error - 袋外误差6)Feature Subset - 特征子集7)Decision Tree - 决策树8)Base Estimator - 基础估计器9)Tree Depth - 树深度10)Randomization - 随机化11)Majority Voting - 多数投票12)Feature Importance - 特征重要性13)OOB Score - 袋外得分14)Forest Size - 森林大小15)Max Features - 最大特征数16)Min Samples Split - 最小分裂样本数17)Min Samples Leaf - 最小叶节点样本数18)Gini Impurity - 基尼不纯度19)Entropy - 熵20)Variable Importance - 变量重要性•Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机1)Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机2)Hyperplane - 超平面3)Kernel Trick - 核技巧4)Kernel Function - 核函数5)Margin - 间隔6)Support Vectors - 支持向量7)Decision Boundary - 决策边界8)Maximum Margin Classifier - 最大间隔分类器9)Soft Margin Classifier - 软间隔分类器10) C Parameter - C参数11)Radial Basis Function (RBF) Kernel - 径向基函数核12)Polynomial Kernel - 多项式核13)Linear Kernel - 线性核14)Quadratic Kernel - 二次核15)Gaussian Kernel - 高斯核16)Regularization - 正则化17)Dual Problem - 对偶问题18)Primal Problem - 原始问题19)Kernelized SVM - 核化支持向量机20)Multiclass SVM - 多类支持向量机•K-Nearest Neighbors (KNN) - K-最近邻1)K-Nearest Neighbors (KNN) - K-最近邻2)Nearest Neighbor - 最近邻3)Distance Metric - 距离度量4)Euclidean Distance - 欧氏距离5)Manhattan Distance - 曼哈顿距离6)Minkowski Distance - 闵可夫斯基距离7)Cosine Similarity - 余弦相似度8)K Value - K值9)Majority Voting - 多数投票10)Weighted KNN - 加权KNN11)Radius Neighbors - 半径邻居12)Ball Tree - 球树13)KD Tree - KD树14)Locality-Sensitive Hashing (LSH) - 局部敏感哈希15)Curse of Dimensionality - 维度灾难16)Class Label - 类标签17)Training Set - 训练集18)Test Set - 测试集19)Validation Set - 验证集20)Cross-Validation - 交叉验证•Naive Bayes - 朴素贝叶斯1)Naive Bayes - 朴素贝叶斯2)Bayes' Theorem - 贝叶斯定理3)Prior Probability - 先验概率4)Posterior Probability - 后验概率5)Likelihood - 似然6)Class Conditional Probability - 类条件概率7)Feature Independence Assumption - 特征独立假设8)Multinomial Naive Bayes - 多项式朴素贝叶斯9)Gaussian Naive Bayes - 高斯朴素贝叶斯10)Bernoulli Naive Bayes - 伯努利朴素贝叶斯11)Laplace Smoothing - 拉普拉斯平滑12)Add-One Smoothing - 加一平滑13)Maximum A Posteriori (MAP) - 最大后验概率14)Maximum Likelihood Estimation (MLE) - 最大似然估计15)Classification - 分类16)Feature Vectors - 特征向量17)Training Set - 训练集18)Test Set - 测试集19)Class Label - 类标签20)Confusion Matrix - 混淆矩阵•Clustering - 聚类1)Clustering - 聚类2)Centroid - 质心3)Cluster Analysis - 聚类分析4)Partitioning Clustering - 划分式聚类5)Hierarchical Clustering - 层次聚类6)Density-Based Clustering - 基于密度的聚类7)K-Means Clustering - K均值聚类8)K-Medoids Clustering - K中心点聚类9)DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) - 基于密度的空间聚类算法10)Agglomerative Clustering - 聚合式聚类11)Dendrogram - 系统树图12)Silhouette Score - 轮廓系数13)Elbow Method - 肘部法则14)Clustering Validation - 聚类验证15)Intra-cluster Distance - 类内距离16)Inter-cluster Distance - 类间距离17)Cluster Cohesion - 类内连贯性18)Cluster Separation - 类间分离度19)Cluster Assignment - 聚类分配20)Cluster Label - 聚类标签•K-Means - K-均值1)K-Means - K-均值2)Centroid - 质心3)Cluster - 聚类4)Cluster Center - 聚类中心5)Cluster Assignment - 聚类分配6)Cluster Analysis - 聚类分析7)K Value - K值8)Elbow Method - 肘部法则9)Inertia - 惯性10)Silhouette Score - 轮廓系数11)Convergence - 收敛12)Initialization - 初始化13)Euclidean Distance - 欧氏距离14)Manhattan Distance - 曼哈顿距离15)Distance Metric - 距离度量16)Cluster Radius - 聚类半径17)Within-Cluster Variation - 类内变异18)Cluster Quality - 聚类质量19)Clustering Algorithm - 聚类算法20)Clustering Validation - 聚类验证•Dimensionality Reduction - 降维1)Dimensionality Reduction - 降维2)Feature Extraction - 特征提取3)Feature Selection - 特征选择4)Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析5)Singular Value Decomposition (SVD) - 奇异值分解6)Linear Discriminant Analysis (LDA) - 线性判别分析7)t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) - t-分布随机邻域嵌入8)Autoencoder - 自编码器9)Manifold Learning - 流形学习10)Locally Linear Embedding (LLE) - 局部线性嵌入11)Isomap - 等度量映射12)Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) - 均匀流形逼近与投影13)Kernel PCA - 核主成分分析14)Non-negative Matrix Factorization (NMF) - 非负矩阵分解15)Independent Component Analysis (ICA) - 独立成分分析16)Variational Autoencoder (VAE) - 变分自编码器17)Sparse Coding - 稀疏编码18)Random Projection - 随机投影19)Neighborhood Preserving Embedding (NPE) - 保持邻域结构的嵌入20)Curvilinear Component Analysis (CCA) - 曲线成分分析•Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析1)Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析2)Eigenvector - 特征向量3)Eigenvalue - 特征值4)Covariance Matrix - 协方差矩阵。

AI术语

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。

人工智能专业词汇解释提示词

人工智能专业词汇解释提示词以下是一些人工智能专业词汇的解释：1. 人工智能（Artificial Intelligence，AI）：一种技术或方法，使计算机能够模拟和模仿人类智能行为，包括学习、推理、感知、理解和交流。

2. 机器学习（Machine Learning）：一种人工智能的分支，通过训练算法和模型从数据中学习，并自动改善和优化算法的性能。

3. 深度学习（Deep Learning）：一种机器学习的方法，通过神经网络模型进行学习和推理，能够处理大规模和复杂的数据。

4. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：一种人工智能的应用领域，涉及计算机对自然语言的理解和处理，包括语义分析、语音识别和机器翻译等任务。

5. 计算机视觉（Computer Vision）：一种人工智能的应用领域，研究如何使计算机能够理解和处理图像或视频数据，如目标检测、图像识别和人脸识别等任务。

6. 强化学习（Reinforcement Learning）：一种机器学习的方法，通过试错和反馈的方式，使机器智能体能够自动学习并改善在某个环境中的行为。

7. 数据挖掘（Data Mining）：一种利用统计方法和机器学习技术从大规模数据中发现和提取有价值信息的过程。

8. 遗传算法（Genetic Algorithm）：一种启发式搜索算法，模拟生物进化的过程，通过选择和交叉等操作，逐步优化问题的解。

9. 知识图谱（Knowledge Graph）：一种以图形结构表示的知识库，关联不同实体和概念之间的关系，用于表示和检索语义信息。

10. 专家系统（Expert System）：一种基于人工智能技术的系统，模拟专家的知识和推理能力，用于解决特定领域的问题。

智能科学与技术专业英语

智能科学与技术专业英语一、单词1. Artificial Intelligence (AI)- 英语释义：The theory and development ofputer systems able to perform tasks that normally require human intelligence, such as visual perception, speech recognition, decision - making, and translation between languages.- 用法：“Artificial Intelligence” is often abbreviated as “AI” and can be used as a subject or in phrases like “AI technology” or “the field of AI”.- 双语例句：- Artificial Intelligence has made great progress in recent years. (近年来，人工智能取得了巨大的进展。

)- Manypanies are investing heavily in artificial intelligence research. (许多公司正在大力投资人工智能研究。

)2. Algorithm- 英语释义：A set ofputational steps and rules for performing a specific task.- 用法：Can be used as a countable noun, e.g. “T his algorithm is very efficient.”- 双语例句：- The new algorithm can solve the problem much faster. (新算法可以更快地解决这个问题。

aigc基本原理

aigc基本原理AIGC基本原理AIGC（Artificial Intelligence and Genetic Computing，人工智能与遗传计算）是一种集成了人工智能和遗传计算的智能计算方法。

它的基本原理是通过模拟自然界中的进化过程，利用遗传算法搜索问题的最优解，同时结合人工智能的技术，实现对问题的智能分析和决策。

本文将从AIGC的基本原理、应用领域和优势等方面进行详细介绍。

一、基本原理AIGC的基本原理是将遗传算法和人工智能相结合，以解决复杂问题。

遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的计算方法，它通过模拟“选择、交叉、变异”等基本遗传操作，来搜索问题的最优解。

而人工智能则是利用计算机技术模拟人类智能的一种方法，通过机器学习、神经网络等技术，实现对问题的智能分析和决策。

在AIGC中，问题首先被编码成一组基因，每个基因代表问题的一个解。

然后，通过遗传算法的选择、交叉和变异等操作，生成新的解，并通过适应度函数对解进行评估。

适应度函数根据问题的具体要求来评估解的优劣程度，从而确定哪些解将被选择作为下一代的父代，并参与到下一轮的遗传操作中。

经过多轮的遗传操作，逐渐筛选出更优的解，直到达到问题的最优解或近似最优解。

二、应用领域AIGC可以应用于各个领域，特别是那些需要搜索最优解的问题。

以下是几个典型的应用领域：1. 组合优化问题：如旅行商问题、背包问题等，通过AIGC可以寻找到问题的最优解或接近最优解。

2. 机器学习：AIGC可以用于训练神经网络的参数，通过遗传算法的优化过程，不断调整参数值，提高模型的准确性和泛化能力。

3. 数据挖掘：AIGC可以应用于数据挖掘中的聚类、分类、预测等问题，通过遗传算法搜索最佳模型或参数组合。

4. 优化调度：如车辆路径规划、作业调度等问题，通过AIGC可以找到最优的调度策略，提高资源利用率和效率。

三、优势AIGC相比传统的优化算法和智能算法具有以下优势：1. 全局搜索能力：AIGC通过遗传算法的全局搜索特性，可以搜索到问题的全局最优解或接近最优解。

人工智能概论中英文术语对照

人工智能概论中英文术语对照表动作action专家系统Expert system人工智能语言AI language祖先过滤形策略ancestry-filtered form strategy与节点AND node与或图AND/OR graph与或树AND/OR tree回答语句answer statement人工智能artificial intelligence,AI原子公式atomic formula自动定理证明automatic theorem provingB规则B-rule倒退值backed-up value回溯backtracking盲目搜索，无信息搜索blind search宽度优先搜索breadth-first search子句clause组合爆炸combinatorial explosion冲突解决conflict resolution合取式conjunct合取conjunction合取范式conjunctive normal form连词，连接词connective一致解图consistant solution graph控制策略control strategy费用cost演绎deduction深度优先搜索depth-first search推导表，引导图derivation graph差别difference有向图directed graph析取式disjunct析取disjunction谓词演算辖域domain in predicate calculus论域，文字域domain of discourse搜索算法的效率efficiency of search algorithm空子句empty clause等价equivalence估计费用estimated cost估值函数evaluation function存在量词existential quantifier扩展节点expending node节点的扩展expansion of nodeF规则F-rule事实fact一阶谓词演算first order predicate calculus 博弈game图graph图表示法graph notation图搜索graph search图搜索控制策略graph-search control strategy 启发函数heuristic function启发信息heuristic information启发搜索heuristic search蕴涵，蕴涵式implication推理inference智能intelligence解释器interpreter知识knowledge知识获取knowledge acquisition全局数据库Global database知识库knowledge base知识工程knowledge engineering学习learning启发式搜索Heuristic search线形输入形策略linear-input form strategy文字literal逻辑logic逻辑连词logic connective逻辑推理logic reasoning匹配match模式匹配match pattern母式matrix最一般合一者most general unifierNP完全问题NP-complete problem算符、算子、操作符operator最优解树optimal solution tree有序搜索ordered search谓词predicate谓词演算predicate calculus谓词逻辑predicate logic前缀prefix本原问题primitive problem问题归约problem-reduction问题求解problem solving产生式production产生式规则production rule量词quantifier推理reasoning正向推理forward reasoning逆向推理backward reasoning推理机reasoning machine归约reduction反演refutation反演树refutation tree归结resolution归结原理resolution principle归结反演resolution refutation归结式resolvent可满足性satisfiability模式识别Pattern recognition量词辖域scope of quantifier搜索search, searching搜索算法searching algorithm搜索图searching graph搜索策略searching strategy搜索树searching tree句子sentence解图solution graph解树solution tree可解节点solvable node可解标示过程solvable labeling procedure 状态state状态空间state space代换例substitution instance代换substitution重言式tautology项term定理证明theorem-proving不确定性uncertainty合一unifier最一般合一most general unifier全称量词universal quantifier不可满足集unsatisfiable set不可解标示过程unsolvable-labeling procedure 不可解节点unsolvable node永真式validity合适公式、合式公式well-formed formula (wff)谓词演算公式wffs of predicate calculus人工神经网络artificial neural network遗传算法genetic algorithm机器学习machine learning。

人工智能中的遗传算法

人工智能中的遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然进化过程的优化算法。

它适用于复杂问题的求解，并且在人工智能领域中得到了广泛的应用。

本文将介绍人工智能中遗传算法的原理、应用以及优势。

一、遗传算法原理遗传算法模拟了生物进化过程中的遗传与进化机制，通过对每个个体的基因组进行编码，然后通过选择、交叉和变异等操作，迭代地生成新一代的解，并逐步优化。

1.1 基因编码遗传算法中每个个体的解被编码为一个染色体，染色体由若干基因组成。

基因可以是二进制串、整数或浮点数等形式，根据问题的特点进行选择。

1.2 适应度评价适应度函数用于评价每个个体的优劣程度。

适应度值越高表示个体解越优秀。

在问题的求解过程中，根据适应度函数对个体进行评估和排序。

1.3 选择操作选择操作根据适应度函数对个体进行选择，使优秀的个体有更高的概率被选中。

常见的选择算法有轮盘赌和竞争选择等。

1.4 交叉操作交叉操作模拟了生物进化中的基因重组，通过交换父代个体的染色体片段产生新个体。

交叉操作可以增加种群的多样性，并且有助于在解空间中进行全局搜索。

1.5 变异操作变异操作是对个体染色体中的基因进行突变，引入一定的随机性。

变异操作可以避免种群陷入局部最优解，从而增加算法的全局搜索能力。

1.6 算法迭代遗传算法通过不断迭代地进行选择、交叉和变异操作，逐渐优化种群中的个体。

迭代次数和种群大小是影响算法性能的重要参数。

二、遗传算法的应用2.1 函数优化遗传算法可以用于求解复杂的函数优化问题，例如求解多峰函数的全局最优解。

通过适当选择适应度函数和调整参数，可以提高算法的收敛性和搜索能力。

2.2 组合优化遗传算法在组合优化问题中有广泛的应用。

例如在图的最短路径问题中，通过遗传算法可以求解出图中节点间的最短路径。

2.3 机器学习遗传算法可以用于机器学习领域中的特征选择和参数优化等问题。

通过遗传算法搜索最优的特征子集或参数组合，可以提高机器学习模型的性能和泛化能力。

人工智能与进化计算

一．人工智能（AI,artificial intelligence）人工智能，作为一门新兴的学科，基本上起步于上世纪的70年代。

到目前为止仍然是一门发展中的学科。

完整系统的理论体系尚未完全定型，新理论、新技术和新方法都在不断的变化之中。

人工智能涉及到很多的学科及相互间的交叉。

至少可以包括：数学、心理学、逻辑学、信息学、认知科学和计算机科学等。

它的应用领域也十分广泛。

人工智能的主体内容：知识与推理，问题的求解，合乎逻辑的行为（行动），不确定知识与推理和学习，信息的获得、感知与行动……。

要把这些内容组织起来，并形成一个相互联系的整体，显然是一件非常困难的事情。

人们甚至提出十分敏感并富有争议的问题：机器能够思考吗？人工智能是否可以真正实现？人工智能的研究，对科学技术发展的最大推动应该是人们对方法论的研究。

二．问题的求解层次1．初中等教育层次：代数的运算与方程的求解。

2．高等教育层次：微积分、矩阵等运算与方程的求解---确定性的解析方法。

3．科学研究层次：对问题的描述和求解都发生了困难---确定性和不确定性数值方法。

三．传统的最优化算法1．基本概念2．算法简介3．问题与缺陷四．遗传算法(Genetic Algorithms)1．基本背景遗传算法是一种新的最优化算法，它是基于自然界生物进化理论而演变出来的进化计算方法(Evolutionary Computing Method)。

该方法是在60年代由美国和德国的一些科学家所提出的。

但是，由于该方法所需要的计算量较大，而当时的计算机发展水平较低，加之其本身理论工作等方面的一些问题，使得这种方法未能得到人们的重视。

到了70年代后期，在美国Michigan大学的JohnHolland教授和他的同事及学生们对遗传算法进行了一系列的理论研究工作之后，这种方法才逐渐成熟并被人们所接受。

在1975年，John H.Holland的专著《Adaptation in Natural and ArtificialSystems》通常被认为是遗传算法的经典之作。

人工智能英汉

人工智能英汉Aβα-Pruning, βα-剪枝, (2) Acceleration Coefficient, 加速系数, (8) Activation Function, 激活函数, (4) Adaptive Linear Neuron, 自适应线性神经元,(4)Adenine, 腺嘌呤, (11)Agent, 智能体, (6)Agent Communication Language, 智能体通信语言, (11)Agent-Oriented Programming, 面向智能体的程序设计, (6)Agglomerative Hierarchical Clustering, 凝聚层次聚类, (5)Analogism, 类比推理, (5)And/Or Graph, 与或图, (2)Ant Colony Optimization (ACO), 蚁群优化算法, (8)Ant Colony System (ACS), 蚁群系统, (8) Ant-Cycle Model, 蚁周模型, (8)Ant-Density Model, 蚁密模型, (8)Ant-Quantity Model, 蚁量模型, (8)Ant Systems, 蚂蚁系统, (8)Applied Artificial Intelligence, 应用人工智能, (1)Approximate Nondeterministic Tree Search (ANTS), 近似非确定树搜索, (8) Artificial Ant, 人工蚂蚁, (8)Artificial Intelligence (AI), 人工智能, (1) Artificial Neural Network (ANN), 人工神经网络, (1), (3)Artificial Neural System, 人工神经系统，(3) Artificial Neuron, 人工神经元, (3) Associative Memory, 联想记忆, (4) Asynchronous Mode, 异步模式, (4) Attractor, 吸引子, (4)Automatic Theorem Proving, 自动定理证明,(1)Automatic Programming, 自动程序设计, (1) Average Reward, 平均收益, (6) Axon, 轴突, (4)Axon Hillock, 轴突丘, (4)BBackward Chain Reasoning, 逆向推理, (3) Bayesian Belief Network, 贝叶斯信念网, (5) Bayesian Decision, 贝叶斯决策, (3) Bayesian Learning, 贝叶斯学习, (5) Bayesian Network贝叶斯网, (5)Bayesian Rule, 贝叶斯规则, (3)Bayesian Statistics, 贝叶斯统计学, (3) Biconditional, 双条件, (3)Bi-Directional Reasoning, 双向推理, (3) Biological Neuron, 生物神经元, (4) Biological Neural System, 生物神经系统, (4) Blackboard System, 黑板系统, (8)Blind Search, 盲目搜索, (2)Boltzmann Machine, 波尔兹曼机, (3) Boltzmann-Gibbs Distribution, 波尔兹曼-吉布斯分布, (3)Bottom-Up, 自下而上, (4)Building Block Hypotheses, 构造块假说, (7) CCell Body, 细胞体, (3)Cell Membrane, 细胞膜, (3)Cell Nucleus, 细胞核, (3)Certainty Factor, 可信度, (3)Child Machine, 婴儿机器, (1)Chinese Room, 中文屋, (1) Chromosome, 染色体, (6)Class-conditional Probability, 类条件概率,(3), (5)Classifier System, 分类系统, (6)Clause, 子句, (3)Cluster, 簇, (5)Clustering Analysis, 聚类分析, (5) Cognitive Science, 认知科学, (1) Combination Function, 整合函数, (4) Combinatorial Optimization, 组合优化, (2) Competitive Learning, 竞争学习, (4) Complementary Base, 互补碱基, (11) Computer Games, 计算机博弈, (1) Computer Vision, 计算机视觉, (1)Conflict Resolution, 冲突消解, (3) Conjunction, 合取, (3)Conjunctive Normal Form (CNF), 合取范式,(3)Collapse, 坍缩, (11)Connectionism, 连接主义, (3) Connective, 连接词, (3)Content Addressable Memory, 联想记忆, (4) Control Policy, 控制策略, (6)Crossover, 交叉, (7)Cytosine, 胞嘧啶, (11)DData Mining, 数据挖掘, (1)Decision Tree, 决策树, (5) Decoherence, 消相干, (11)Deduction, 演绎, (3)Default Reasoning, 默认推理（缺省推理）,(3)Defining Length, 定义长度, (7)Rule (Delta Rule), 德尔塔规则, 18(3) Deliberative Agent, 慎思型智能体, (6) Dempster-Shafer Theory, 证据理论, (3) Dendrites, 树突, (4)Deoxyribonucleic Acid (DNA), 脱氧核糖核酸, (6), (11)Disjunction, 析取, (3)Distributed Artificial Intelligence (DAI), 分布式人工智能, (1)Distributed Expert Systems, 分布式专家系统,(9)Divisive Hierarchical Clustering, 分裂层次聚类, (5)DNA Computer, DNA计算机, (11)DNA Computing, DNA计算, (11) Discounted Cumulative Reward, 累计折扣收益, (6)Domain Expert, 领域专家, (10) Dominance Operation, 显性操作, (7) Double Helix, 双螺旋结构, (11)Dynamical Network, 动态网络, (3)E8-Puzzle Problem, 八数码问题, (2) Eletro-Optical Hybrid Computer, 光电混合机, (11)Elitist strategy for ant systems (EAS), 精化蚂蚁系统, (8)Energy Function, 能量函数, (3) Entailment, 永真蕴含, (3) Entanglement, 纠缠, (11)Entropy, 熵, (5)Equivalence, 等价式, (3)Error Back-Propagation, 误差反向传播, (4) Evaluation Function, 评估函数, (6) Evidence Theory, 证据理论, (3) Evolution, 进化, (7)Evolution Strategies (ES), 进化策略, (7) Evolutionary Algorithms (EA), 进化算法, (7) Evolutionary Computation (EC), 进化计算,(7)Evolutionary Programming (EP), 进化规划,(7)Existential Quantification, 存在量词, (3) Expert System, 专家系统, (1)Expert System Shell, 专家系统外壳, (9) Explanation-Based Learning, 解释学习, (5) Explanation Facility, 解释机构, (9)FFactoring, 因子分解, (11)Feedback Network, 反馈型网络, (4) Feedforward Network, 前馈型网络, (1) Feasible Solution, 可行解, (2)Finite Horizon Reward, 横向有限收益, (6) First-order Logic, 一阶谓词逻辑, (3) Fitness, 适应度, (7)Forward Chain Reasoning, 正向推理, (3) Frame Problem, 框架问题, (1)Framework Theory, 框架理论, (3)Free-Space Optical Interconnect, 自由空间光互连, (11)Fuzziness, 模糊性, (3)Fuzzy Logic, 模糊逻辑, (3)Fuzzy Reasoning, 模糊推理, (3)Fuzzy Relation, 模糊关系, (3)Fuzzy Set, 模糊集, (3)GGame Theory, 博弈论, (8)Gene, 基因, (7)Generation, 代, (6)Genetic Algorithms, 遗传算法, (7)Genetic Programming, 遗传规划（遗传编程）,(7)Global Search, 全局搜索, (2)Gradient Descent, 梯度下降, (4)Graph Search, 图搜索, (2)Group Rationality, 群体理性, (8) Guanine, 鸟嘌呤, (11)HHanoi Problem, 梵塔问题, (2)Hebbrian Learning, 赫伯学习, (4)Heuristic Information, 启发式信息, (2) Heuristic Search, 启发式搜索, (2)Hidden Layer, 隐含层, (4)Hierarchical Clustering, 层次聚类, (5) Holographic Memory, 全息存储, (11) Hopfield Network, 霍普菲尔德网络, (4) Hybrid Agent, 混合型智能体, (6)Hype-Cube Framework, 超立方体框架, (8)IImplication, 蕴含, (3)Implicit Parallelism, 隐并行性, (7) Individual, 个体, (6)Individual Rationality, 个体理性, (8) Induction, 归纳, (3)Inductive Learning, 归纳学习, (5) Inference Engine, 推理机, (9)Information Gain, 信息增益, (3)Input Layer, 输入层, (4)Interpolation, 插值, (4)Intelligence, 智能, (1)Intelligent Control, 智能控制, (1) Intelligent Decision Supporting System (IDSS), 智能决策支持系统，(1) Inversion Operation, 倒位操作, (7)JJoint Probability Distribution, 联合概率分布,(5) KK-means, K-均值, (5)K-medoids, K-中心点, (3)Knowledge, 知识, (3)Knowledge Acquisition, 知识获取, (9) Knowledge Base, 知识库, (9)Knowledge Discovery, 知识发现, (1) Knowledge Engineering, 知识工程, (1) Knowledge Engineer, 知识工程师, (9) Knowledge Engineering Language, 知识工程语言, (9)Knowledge Interchange Format (KIF), 知识交换格式, (8)Knowledge Query and ManipulationLanguage (KQML), 知识查询与操纵语言，(8)Knowledge Representation, 知识表示, (3)LLearning, 学习, (3)Learning by Analog, 类比学习, (5) Learning Factor, 学习因子, (8)Learning from Instruction, 指导式学习, (5) Learning Rate, 学习率, (6)Least Mean Squared (LSM), 最小均方误差,(4)Linear Function, 线性函数, (3)List Processing Language (LISP), 表处理语言, (10)Literal, 文字, (3)Local Search, 局部搜索, (2)Logic, 逻辑, (3)Lyapunov Theorem, 李亚普罗夫定理, (4) Lyapunov Function, 李亚普罗夫函数, (4)MMachine Learning, 机器学习, (1), (5) Markov Decision Process (MDP), 马尔科夫决策过程, (6)Markov Chain Model, 马尔科夫链模型, (7) Maximum A Posteriori (MAP), 极大后验概率估计, (5)Maxmin Search, 极大极小搜索, (2)MAX-MIN Ant Systems (MMAS), 最大最小蚂蚁系统, (8)Membership, 隶属度, (3)Membership Function, 隶属函数, (3) Metaheuristic Search, 元启发式搜索, (2) Metagame Theory, 元博弈理论, (8) Mexican Hat Function, 墨西哥草帽函数, (4) Migration Operation, 迁移操作, (7) Minimum Description Length (MDL), 最小描述长度, (5)Minimum Squared Error (MSE), 最小二乘法,(4)Mobile Agent, 移动智能体, (6)Model-based Methods, 基于模型的方法, (6) Model-free Methods, 模型无关方法, (6) Modern Heuristic Search, 现代启发式搜索,(2)Monotonic Reasoning, 单调推理, (3)Most General Unification (MGU), 最一般合一, (3)Multi-Agent Systems, 多智能体系统, (8) Multi-Layer Perceptron, 多层感知器, (4) Mutation, 突变, (6)Myelin Sheath, 髓鞘, (4)(μ+1)-ES, (μ+1) -进化规划, (7)(μ+λ)-ES, (μ+λ) -进化规划, (7) (μ,λ)-ES, (μ,λ) -进化规划, (7)NNaïve Bayesian Classifiers, 朴素贝叶斯分类器, (5)Natural Deduction, 自然演绎推理, (3) Natural Language Processing, 自然语言处理,(1)Negation, 否定, (3)Network Architecture, 网络结构, (6)Neural Cell, 神经细胞, (4)Neural Optimization, 神经优化, (4) Neuron, 神经元, (4)Neuron Computing, 神经计算, (4)Neuron Computation, 神经计算, (4)Neuron Computer, 神经计算机, (4) Niche Operation, 生态操作, (7) Nitrogenous base, 碱基, (11)Non-Linear Dynamical System, 非线性动力系统, (4)Non-Monotonic Reasoning, 非单调推理, (3) Nouvelle Artificial Intelligence, 行为智能,(6)OOccam’s Razor, 奥坎姆剃刀, (5)(1+1)-ES, (1+1) -进化规划, (7)Optical Computation, 光计算, (11)Optical Computing, 光计算, (11)Optical Computer, 光计算机, (11)Optical Fiber, 光纤, (11)Optical Waveguide, 光波导, (11)Optical Interconnect, 光互连, (11) Optimization, 优化, (2)Optimal Solution, 最优解, (2)Orthogonal Sum, 正交和, (3)Output Layer, 输出层, (4)Outer Product, 外积法, 23(4)PPanmictic Recombination, 混杂重组, (7) Particle, 粒子, (8)Particle Swarm, 粒子群, (8)Particle Swarm Optimization (PSO), 粒子群优化算法, (8)Partition Clustering, 划分聚类, (5) Partitioning Around Medoids, K-中心点, (3) Pattern Recognition, 模式识别, (1) Perceptron, 感知器, (4)Pheromone, 信息素, (8)Physical Symbol System Hypothesis, 物理符号系统假设, (1)Plausibility Function, 不可驳斥函数（似然函数）, (3)Population, 物种群体, (6)Posterior Probability, 后验概率, (3)Priori Probability, 先验概率, (3), (5) Probability, 随机性, (3)Probabilistic Reasoning, 概率推理, (3) Probability Assignment Function, 概率分配函数, (3)Problem Solving, 问题求解, (2)Problem Reduction, 问题归约, (2)Problem Decomposition, 问题分解, (2) Problem Transformation, 问题变换, (2) Product Rule, 产生式规则, (3)Product System, 产生式系统, (3) Programming in Logic (PROLOG), 逻辑编程, (10)Proposition, 命题, (3)Propositional Logic, 命题逻辑, (3)Pure Optical Computer, 全光计算机, (11)QQ-Function, Q-函数, (6)Q-learning, Q-学习, (6)Quantifier, 量词, (3)Quantum Circuit, 量子电路, (11)Quantum Fourier Transform, 量子傅立叶变换, (11)Quantum Gate, 量子门, (11)Quantum Mechanics, 量子力学, (11) Quantum Parallelism, 量子并行性, (11) Qubit, 量子比特, (11)RRadial Basis Function (RBF), 径向基函数,(4)Rank based ant systems (ASrank), 基于排列的蚂蚁系统, (8)Reactive Agent, 反应型智能体, (6) Recombination, 重组, (6)Recurrent Network, 循环网络, (3) Reinforcement Learning, 强化学习, (3) Resolution, 归结, (3)Resolution Proof, 归结反演, (3) Resolution Strategy, 归结策略, (3) Reasoning, 推理, (3)Reward Function, 奖励函数, (6) Robotics, 机器人学, (1)Rote Learning, 机械式学习, (5)SSchema Theorem, 模板定理, (6) Search, 搜索, (2)Selection, 选择, (7)Self-organizing Maps, 自组织特征映射, (4) Semantic Network, 语义网络, (3)Sexual Differentiation, 性别区分, (7) Shor’s algorithm, 绍尔算法, (11)Sigmoid Function, Sigmoid 函数（S型函数）,(4)Signal Function, 信号函数, (3)Situated Artificial Intelligence, 现场式人工智能, (1)Spatial Light Modulator (SLM), 空间光调制器, (11)Speech Act Theory, 言语行为理论, (8) Stable State, 稳定状态, (4)Stability Analysis, 稳定性分析, (4)State Space, 状态空间, (2)State Transfer Function, 状态转移函数,(6)Substitution, 置换, (3)Stochastic Learning, 随机型学习, (4) Strong Artificial Intelligence (AI), 强人工智能, (1)Subsumption Architecture, 包容结构, (6) Superposition, 叠加, (11)Supervised Learning, 监督学习, (4), (5) Swarm Intelligence, 群智能, (8)Symbolic Artificial Intelligence (AI), 符号式人工智能（符号主义）, (3) Synapse, 突触, (4)Synaptic Terminals, 突触末梢, (4) Synchronous Mode, 同步模式, (4)TThreshold, 阈值, (4)Threshold Function, 阈值函数, (4) Thymine, 胸腺嘧啶, (11)Topological Structure, 拓扑结构, (4)Top-Down, 自上而下, (4)Transfer Function, 转移函数, (4)Travel Salesman Problem, 旅行商问题, (4) Turing Test, 图灵测试, (1)UUncertain Reasoning, 不确定性推理, (3)Uncertainty, 不确定性, (3)Unification, 合一, (3)Universal Quantification, 全称量词, (4) Unsupervised Learning, 非监督学习, (4), (5)WWeak Artificial Intelligence (Weak AI), 弱人工智能, (1)Weight, 权值, (4)Widrow-Hoff Rule, 维德诺-霍夫规则, (4)。

人工智能方法遗传算法引用

人工智能方法遗传算法引用随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经成为现代社会的研究热点。

人工智能是一种通过模拟人类智能的方法，使计算机具有学习、推理、感知等能力的技术。

在众多的人工智能方法中，遗传算法（Genetic Algorithm，GA）作为一种基于自然进化过程的优化算法，逐渐得到了广泛的应用。

遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程中遗传、变异、竞争等机制的优化算法。

它通过对个体进行适应度评估、选择、交叉和变异等操作，逐步搜索问题空间中的最优解。

遗传算法具有很强的全局搜索能力，适用于处理复杂、非线性、高维的优化问题。

人工智能方法与遗传算法的结合，为许多实际问题的求解提供了新的思路。

在遗传算法中，人工智能方法可以作为适应度函数、种群初始化、交叉和变异等操作的辅助手段。

例如，利用人工智能方法对数据进行预处理，提取特征，可以提高遗传算法的搜索效率；利用人工智能方法进行种群多样性评估，可以有效避免遗传算法陷入局部最优解。

在实际应用中，遗传算法已经成功应用于许多领域，如工程设计、生产调度、信号处理、机器学习等。

然而，遗传算法也存在一定的局限性，如收敛速度慢、容易早熟、参数选择困难等。

为了解决这些问题，研究人员将人工智能方法与遗传算法相结合，进一步提高了遗传算法的性能。

未来，随着人工智能技术的不断发展，遗传算法在各个领域的应用将更加广泛。

人工智能方法将为遗传算法提供更强大的支持，如深度学习、神经网络等。

同时，遗传算法也将不断完善，以适应更多实际问题的需求。

总之，人工智能方法与遗传算法的结合为实现复杂问题的求解提供了新的途径。

人工智能强化学习与遗传算法的应用与比较

人工智能强化学习与遗传算法的应用与比较人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一门新兴的学科，不断涌现出各种新的技术和算法。

其中，强化学习（Reinforcement Learning）和遗传算法（Genetic Algorithm）是人工智能领域中的两种重要方法。

本文将探讨它们在人工智能领域中的应用，并比较两者之间的差异。

一、强化学习的应用强化学习是通过智能体与环境交互，通过观察环境的反馈来学习在某个任务中获得最大化奖励的策略。

它广泛应用于自动驾驶、机器人控制、游戏智能等领域。

以自动驾驶为例，强化学习可以让车辆通过与交通环境的不断交互，学会制定出最优的驾驶策略，并在实时环境中做出相应的决策。

二、遗传算法的应用遗传算法是一种受生物进化启发的优化算法，通过模拟进化过程中的选择、交叉和变异等操作，逐步优化问题的解。

它广泛应用于优化问题、机器学习、工程设计等领域。

以优化问题为例，遗传算法可以应对复杂的多参数、多目标的优化问题，通过不断迭代和优胜劣汰的机制，找到最优解。

三、强化学习与遗传算法的比较虽然强化学习和遗传算法都属于人工智能领域的优化算法，但它们在算法原理和应用领域上存在一些差异。

首先，强化学习更加注重在与环境的交互中学习最优策略，而遗传算法更注重通过模拟遗传进化的方式搜索最优解。

其次，强化学习主要用于连续状态空间和离散动作空间的问题，而遗传算法则适用于连续优化问题。

再次，在应用领域上，强化学习更多地应用于需要智能体与环境交互的任务，如自动驾驶、机器人控制等；遗传算法则更适用于优化问题，如工程设计、调度问题等。

最后，强化学习的学习过程通常需要大量的训练数据和时间，而遗传算法则可以通过并行计算和适应度评估等技术来提高搜索效率。

综上所述，强化学习和遗传算法在应用和原理上存在一定的差异。

在具体问题的选择上，需要根据问题的特点和求解要求来选择合适的算法。

同时，强化学习和遗传算法也可以结合使用，通过强化学习的经验和遗传算法的搜索能力，进一步提升问题的求解效果。

人工智能专业重要词汇表

⼈⼯智能专业重要词汇表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 pruning α-β剪枝Anomaly detection 异常检测Approximation 近似Area Under ROC Curve／AUC Roc 曲线下⾯积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。

人工智能11--遗传算法简介

例如, 设染色体 s1=01001011, s2=10010101, , 交换其后4位基因
S1
S2
s1′=01000101, s2′=10011011 可以看做是原染色体s1和s2的子代染色体子代染色体. 子代染色体
变异: 就是改变染色体某个些)位上的基因改变染色体某个(些位上的基因位上的基因. 改变染色体某个例如, 设染色体 s=11001101 将其第三位上的0变为1, 即 s=11001101 11101101= s′
通常做法是:对于一个规模为N
的种群S,按每个染色体xi∈S的选择概率P(xi)所决定的选中机会, 分N次从S中随机选定N个染色体, 并进行复制. 这里的选择概率P(xi)的计算公式为
P ( xi ) =
f ( xi )
N
∑
j =1
f (x j)
交叉就是互换两个染色体某些位上的基因互换两个染色体某些位上的基因. 互换两个染色体某些位上的基因
● 种群是模拟生物种群,由若干个体组成的群若干个体组成的群
体, 它一般是整个解空间的一个很小的子集.
3. 适应度与适应度函数
● 适应度(fitness)就是借鉴生物个体对环境的
适应程度,而对问题中的个体对象所设计的表征其优劣的一种测度. 表征其优劣的一种测度 ● 适应度函数(fitness function)就是问题中的全体个体与其适应度之间的一个对应关系. 它一般是一个实值函数.该函数就是遗传算遗传算法中指导搜索的评价函数.需要有效反映任法中指导搜索的评价函数一个染色体和最优解染色体的差距.
遗传算法具有以下的共同结构: 遗传算法具有以下的共同结构: 假设池(称为群体 – 算法迭代更新一个假设池称为群体算法迭代更新一个假设池称为群体) – 在每一次迭代中,根据适应度评估群体在每一次迭代中, 中的所有成员, 中的所有成员,然后用概率方法选取适应度最高的个体产生新一代群体应度最高的个体产生新一代群体 – 在被选中的个体中,一部分保持原样, 在被选中的个体中,一部分保持原样, 进入下一代群体; 进入下一代群体;其他被用作产生后代个体的基础, 个体的基础,采用交叉和变异方法

人工智能期末试题及答案完整版(最新)解读

一单项选择题（每小题2分，共10分）1.首次提出“人工智能”是在（D ）年A.1946B.1960C.1916D.19562. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：BA.专家系统、自动规划B. 专家系统、机器学习C. 机器学习、智能控制D. 机器学习、自然语言理解3. 下列不是知识表示法的是 A 。

A：计算机表示法B：“与/或”图表示法C：状态空间表示法D：产生式规则表示法4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。

A：不确定性知识是不可以精确表示的B：专家知识通常属于不确定性知识C：不确定性知识是经过处理过的知识D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。

5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。

根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。

A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sgC：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg二填空题（每空2分，共20分）1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。

2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S 、操作符集合F以及目标状态集合G 。

3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。

4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。

5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确定性。

三名称解释（每词4分，共20分）人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘答：（1）人工智能人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。

它是研究、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。

《人工智能原理》-10-遗传算法

• L 位二进制编码的精度为:
−
2 − 1
•
二进制编码的最大缺点是长度较大，当要求采用较高的精度或表
示较大范围的数时，必须通过增加 L 来达到要求。
染色体的编码
➢ 二进制编码方法
• 优点：类似于生物染色体的组成，算法易于用生物遗传理论解释，
遗传操作如交叉、变异等易实现。
•
缺点：
➢ 将目标函数映射成适应度函数的方法
▪ 若目标函数为最大化问题，则：
▪ 若目标函数为最小化问题，则：
(()) = ()
1
(()) =
()
将目标函数转换为求最大值的形式,且保证函数值非负！
▪ 若目标函数为最大化问题，则
() − min
(()) = ቊ
0
() > min
➢ 适应值评价：怎样构建适应度函数；
➢ 遗传算子设计：种群选择、交叉、变异；
➢ 控制参数：种群的规模、算法执行的最大代数、执行不同遗传操
作的概率等；
➢ 算法终止准则：规定一个最大的迭代次数，或算法在连续多少代
以后解的适应值没有改进。
染色体的编码
➢ 二进制编码方法
• 二进制编码方法产生的染色体是一个二进制符号序列，染色体的
问题的解进行编码。
遗传算法：八皇后问题
• 编码方案
初始时八个皇后都放在棋盘上（任意摆放），然后再将这些皇
后逐个移开，直到八个皇后不能相互攻击为止。
❖ 编码需先给出八个皇后的位置；
❖ 设棋盘左上角的方格为第1行第1列，每个皇
后位于八列中的一列；
❖ 八个皇后的状态用1到8之间的某个数，表示
所在的行数；
变异（Mutation）
解的编码（字符串、向量等）

遗传算法与人工智能

遗传算法与人工智能遗传算法（Genetic Algorithm，GA）作为一种优化算法，近年来在人工智能领域得到了广泛应用。

它模拟进化理论中的基本原理，通过模拟自然进化中的选择、交叉和变异等操作，以求解复杂的优化问题。

本文将介绍遗传算法的基本原理、应用领域以及与人工智能的关系。

一、遗传算法的基本原理及流程遗传算法的基本原理源于达尔文的自然选择理论。

它将问题的解表示为个体，通过不断迭代进化的过程，逐渐找到最优解。

遗传算法的基本流程主要包括以下几个步骤：1. 初始化种群：根据问题的特点，生成初始的解集合，形成初始种群。

2. 评估适应度：对每个个体进行适应度评估，即根据问题的目标函数计算每个个体的适应度值。

3. 选择操作：根据适应度值，按照一定的概率选择适应度较高的个体，并将其复制到下一代。

4. 交叉操作：从当前代中选择两个个体，并通过基因交叉操作生成新的个体。

5. 变异操作：对新生成的个体进行基因突变操作，引入新的基因。

6. 重复步骤3至步骤5，直到满足终止条件（例如达到最大迭代次数）。

7. 输出最优解：返回最优解或近似最优解。

二、遗传算法在人工智能中的应用领域1. 优化问题：遗传算法在诸如函数优化、路径规划、调度等问题中有着广泛的应用。

通过不断迭代，找到最优的解决方案，提高了问题的效率和质量。

2. 特征选择：在机器学习任务中，提取特征是一个重要的步骤。

遗传算法可以用于选择最佳的特征子集，减少特征维度，提高模型训练的效果和速度。

3. 神经网络优化：神经网络是人工智能的重要组成部分。

通过遗传算法对神经网络的权重和结构进行优化，可以提升网络的性能和泛化能力。

4. 参数调优：在许多机器学习算法中，需要手动调整参数的取值，以达到最佳的性能。

遗传算法可以通过迭代搜索，自动找到最佳参数组合。

三、遗传算法与人工智能的关系遗传算法作为一种启发式算法，能够在问题空间中搜索到全局或局部的最优解。

在人工智能领域，遗传算法通过模拟进化的方式，以一种自适应的方式逐步优化解决方案。

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A Potpourri of Applications
1. General Electric’s Engineous (generalized engineering optimization). 2. Face space (criminology). 3. Genetic programming (machine learning).
• Boeing 777 design based on hese results.
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Engineous
A new software system called Engineous combines artificial intelligence and numerical methods for the design and optimization of complex aerospace systems. Engineous combines the advanced computational techniques of genetic algorithms, expert systems, and object-oriented programming with the conventional methods of numerical optimization and simulated annealing to create a design optimization environment that can be applied to computational models in various disciplines. Engineous has produced designs with higher predicted performance gains that current manual design processes - on average a 10-to-1 reduction of turnaround time - and has yielded new insights into product design. It has been applied to the aerodynamic preliminary design of an aircraft engine turbine, concurrent aerodynamic and mechanical preliminary design of an aircraft engine turbine blade and disk, a space superconductor generator, a satellite power converter, and a nuclearpowered satellite reactor and shield.
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Source: Tong, S.S. ; Powell, D. ; Goel, S. Integration of artificial intelligence and numerical optimization techniques for the design of complex aerospace systems
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Gas Turbine Design
Jet engine design at General Electric (Powell, Tong, & Skolkick, 1989)
• • • • Coarse optimization - 100 design variables. Hybrid GA + numerical optimization + expert system. Found 2% increase in efficiency. Spending $250K to test in laboratory.
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What Do the Following 3 Things Have in Common?
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Genetic Algorithms (GAs)
• GAs design jet engines. • GAs draw criminals. • GAs program computers.
Engineous
Engineous Software, Inc. provides process integration and design optimization software solutions and services. The company's iSIGHT software integrates key steps in the product design process, then automates and executes those steps through design exploration tools like optimization, DOE, and DFSS techniques. The FIPER infrastructure links these processes together in a unified environment. Through FIPER, models, applications and "best" processes are easily shared, accessed, and executed with other engineers, groups, and partners. Engineous operates numerous sales offices in the U.S., as well as wholly owned subsidiaries in Asia and Europe. Customers include leading Global 500 companies such as Canon, General Electric, General Motors, Pratt & Whitney, Honeywell, Lockheed Martin, Toshiba, MHI, Ford Motor Company, Chrysler, Toyota, Nissan, Renault, Hitachi, Peugeot, MTU Aero Engines, TRW, BMW, Rolls Royce, and Johnson Controls, Inc. Additional information may be found at and .