100个常见AI名词手册

21.序列到序列模型(Sequence-.to-Sequence Model)解释：序列到序列模型是一种用于处理序列数据的神经网络架构，其中输入和输出都是序列。它们常用于机器翻译、语音识别等任务。22.注意力机制(Attention Mechanism)解释：注意力机制是一种在序列到序列模型中使用的技术，它允许模型在生成输出时关注输入序列中的不同部分。这有助于提高模型的性能和准确性。23.强化学习中的探索与利用(Exploration vs.Exploitation in ReinforcementLearning)解释：在强化学习中，智能体需要决定是继续利用已知的好策略（利用）还是尝试新的、可能更好的策略（探索）。这是一个权衡问题，因为过多的探索可能会导致性能下降，而过少的探索可能会使智能体错过更好的策略。24.生成模型(Generative Model)解释：生成模型是一种可以生成新数据的模型。与判别模型（仅对输入进行分类或回归）不同，生成模型可以捕获数据的整体分布，并生成类似于训练数据的新样本。25.贝叶斯网络(Bayesian Network)解释：贝叶斯网络是一种基于概率的图形模型，用于表示变量之间的依赖关系。它们常用于不确定性推理和预测。26.迁移学习(Transfer Learning)的高级应用：领域适配(Domain Adaptation)解释：领域适配是迁移学习的一个子领域，它关注于将一个领域（源领域）中学习的知识迁移到另一个领域（目标领域），即使这两个领域的数据分布不同。27.联邦学习(Federated Learning)解释：联邦学习是一种分布式机器学习框架，允许多个客户端在本地数据上进行训练，并将模型更新发送到中央服务器进行聚合，从而在不共享原始数据的情况下协作训练模型。28.嵌入式学习(Embedded Learning)解释：嵌入式学习是指将机器学习算法嵌入到硬件或设备中，以便在资源受限的环境中进行实时学习和决策。29.自动化机器学习(Automated Machine Leaming,AutoML)解释：AutoML是指自动化机器学习过程的框架和工具，包括数据预处理、特征工程、模型选择和超参数调整等步骤，以减少人工干预并提高模型开发效率。30.强化学习中的Q-leaming解释：Q-learning是一种强化学习算法，它通过学习一个称为Q函数的值函数来估计在给定状态下采取特定动作的未来奖励。智能体根据Q函数选择行动以最大化累积奖励。31.神经风格迁移(Neural Style Transfer)解释：神经风格迁移是一种利用深度学习技术将一幅图像的内容和另一幅图像的风格相结合的技术。它常用于艺术创作和图像处理。