水利厅网站集约化建设,成都广告设计制作公司,郑州电商小程序定制,wordpress出现百度抓取404页面学习 AI 常用的一些专业词汇 AI 词汇集 AI 词汇集 神经网络(Neural Network): 由节点(模型参数)和连接(权重)组成的网络结构#xff0c;用于机器学习与深度学习。 深度学习(Deep Learning): 使用包含多隐藏层神经网络进行表征学习的机器学习方法。 机器学习(Machine Learnin… 学习 AI 常用的一些专业词汇 AI 词汇集 AI 词汇集 神经网络(Neural Network): 由节点(模型参数)和连接(权重)组成的网络结构用于机器学习与深度学习。 深度学习(Deep Learning): 使用包含多隐藏层神经网络进行表征学习的机器学习方法。 机器学习(Machine Learning): 使用统计学和算法从数据中学习然后对新的数据做出预测或决策。 强化学习(Reinforcement Learning): 通过与环境的相互作用来学习的机器学习方法着重在决策与控制层面。 监督学习(Supervised Learning): 使用带标签的数据集训练模型然后对新数据进行预测。主要方法有分类与回归。 无监督学习(Unsupervised Learning): 使用未标记的数据集找到隐藏的数据模式或聚类。主要方法有聚类与降维。 度量学习(Metric Learning): 学习一个函数将实例映射到向量空间中使得向量空间中的距离反映实例之间的相似度。 迁移学习(Transfer Learning): 利用在一个任务上学到的知识来帮助学习另一个相关任务。 特征工程(Feature Engineering): 从原始数据中派生出有用的特征和观测变量。这是机器学习的重要步骤。 计算机视觉(Computer Vision): 利用计算机识别和理解图像与视频的技术。 自然语言处理(NLP): 利用计算机解析、生成和理解人类语言的技术。 推荐系统(Recommender System): 提供个性化的项目推荐给用户。 结构化学习与图学习(Graph Learning): 对包含结构化数据(如图)的预测建模任务进行机器学习。 PyTorch: 是一个GPU 加速的张量计算框架。其功能可以通过常用的 Python 库扩展如 NumPy 和 SciPy。 Transformers: 是 Google 于 2017 年提出的一种基于注意力机制的神经网络结构。它广泛应用于机器翻译、文本生成、语音识别等自然语言处理任务中并取得了很好的效果。Transformers 提供了数以千计的预训练模型支持 100 多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的 NLP 技术人人易用。Transformers 提供了便于快速下载和使用的API让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过 model hub 与社区共享。同时每个定义的 Python 模块均完全独立方便修改和快速研究实验。Transformers 支持三个最热门的深度学习库 Jax, PyTorch 以及 TensorFlow — 并与之无缝整合。你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。
未完待续
