小样本学习是指使用极少量的训练数据来开发人工智能模型的各种算法和技术。 少量多次学习...
Transformer 神经网络描述的 Transformer 是一种机器学习模型，专门处理和解释顺序数据，使其成为自然语言处理的最佳选择......
边缘人工智能是人工智能最引人注目的新领域之一，它的目标是让人们无需...
最强大的机器学习技术之一是集成学习。 集成学习是使用多种机器学习模型来提高可靠性和...
什么是降维？ 降维是一个用于降低数据集维度的过程，采用许多特征并将它们表示为更少的特征......
生成对抗网络（GAN）是一种神经网络架构，能够生成符合学习模式的新数据。 GAN 可用于生成...
随着技术的进步，事物并不总是变得更大更好，物体也会变得更小。 事实上，纳米技术是发展最快的技术领域之一，价值超过...
随着深度赝品变得更容易制作、产量更高，它们受到了更多关注。 Deepfakes 已成为涉及人工智能伦理的讨论焦点，...
什么是联邦学习？ 训练人工智能模型的传统方法涉及设置服务器，在其中对模型进行数据训练，通常通过使用......
自然语言处理和人工智能聊天机器人领域许多最令人印象深刻的进步都是由循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM) 网络驱动的......
什么是 K 最近邻 (KNN)？ K 最近邻是一种机器学习技术和算法，可用于回归和分类任务。 K-最近邻...
什么是线性回归？ 线性回归是一种用于预测或可视化两个不同特征/变量之间关系的算法。 在线性回归任务中，有...
什么是支持向量机？ 支持向量机是机器学习分类器的一种，可以说是最流行的分类器之一。 支持向量...
什么是过拟合？ 当你训练神经网络时，必须避免过度拟合。 过度拟合是机器学习和统计中的一个问题，其中模型...
什么是反向传播？ 深度学习系统能够学习极其复杂的模式，它们通过调整权重来实现这一点。 其重量如何...
