对抗样本（Adversarial Examples） 是故意设计的数据点，通过在原始样本中加入微小、难以察觉的扰动，导致机器学习模型尤其是深度学习模型以高置信度...
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08月01日
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神经网络可视化（Neural Network Visualization）是一种图形化技术，用于展示神经网络的结构、参数、输入输出和中间结果等信息。通过直观的图...
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08月01日
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因果推理（Causal Reasoning）是一种分析方法，旨在探究事件之间的因果关系。超越了简单的关联性分析，尝试确定一个事件是否会导致另一个事件的发生。在科...
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生成模型（Generative Model）是一类能学习数据分布并生成新样本的机器学习模型。通过捕捉训练数据集中的模式，创建出与真实数据相似但从未出现过的新实例...
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深度伪造（Deepfakes）是一种基于深度学习算法，尤其是生成对抗网络（GANs），来创建或操纵音视频内容的技术，使生成的假象（如换脸或合成语音）看起来极其真...
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08月01日
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人工超级智能（Artificial Superintelligence，ASI）是一种理论上的人工智能系统，认知能力远超人类智能。不仅能执行所有人类能够完成的智...
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08月01日
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激活函数（Activation Functions）是深度学习中人工神经网络神经元的非线性变换工具，引入非线性因素，使神经网络能够学习和执行复杂的任务。没有激活...
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08月01日
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判别模型（Discriminative Models）是机器学习中用于预测和分类的一类算法，它们直接学习输入数据（特征）与输出标签（类别）之间的映射关系。通过判...
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08月01日
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交互式机器学习（Interactive Machine Learning, IML）是一种将人类用户纳入学习循环的主动学习范式。在交互式机器学习中，用户通过提供...
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08月01日
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模型压缩（Model Compression）是指通过各种技术减小深度学习模型的大小和复杂度，便于在资源受限的设备上高效部署和运行。模型压缩包括权重量化、剪枝、...
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08月01日
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