大白话AI:70个你必须知道的AI重要概念(三)

作者:宇宙中心我曹县2024.02.16 18:12浏览量:2

简介:在这篇文章中,我们将继续探讨AI领域中的一些关键概念,这些概念在日常使用和商业应用中都非常重要。我们将用简单易懂的语言解释这些概念,帮助读者更好地理解AI技术的内涵和外延。

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  1. 集成学习(Ensemble Learning)
    集成学习是一种通过将多个模型的预测结果结合起来,以提高整体预测准确性的方法。它通过将多个模型的预测结果进行聚合,可以减少单一模型的过拟合和欠拟合问题,提高模型的泛化能力。常见的集成学习算法有随机森林、梯度提升机等。
  2. 反向传播(Backpropagation)
    反向传播是一种用于训练神经网络的优化算法。在神经网络中,每个神经元的输出会作为下一层神经元的输入,反向传播算法通过计算输出层与目标值之间的误差,然后根据误差调整各层的权重,使得神经网络的预测结果更接近于目标值。反向传播算法的核心是链式法则,它用于计算权重调整量。
  3. 梯度消失/弥散(Vanishing/Exploding Gradient)
    梯度消失/弥散是指在训练深度神经网络时,梯度在反向传播过程中逐渐减小或扩散的问题。当神经网络的深度增加时,梯度在传递过程中会逐渐减小或弥散,导致靠近输入层的权重无法得到有效的更新。这个问题会影响深度神经网络的训练效果,需要采用一些技巧如残差连接等来解决。
  4. 长短期记忆(LSTM)
    长短期记忆(LSTM)是一种特殊的递归神经网络(RNN),用于处理序列数据。LSTM通过引入记忆单元、门控机制等结构,能够有效地解决传统RNN存在的梯度消失/弥散问题。LSTM能够学习长期依赖关系并避免梯度消失问题,因此在语音识别自然语言处理等领域有广泛的应用。
  5. 注意力机制(Attention Mechanism)
    注意力机制是一种让模型关注输入数据中重要部分的方法。它通过赋予每个输入部分不同的权重,来调整模型在计算时的关注点。权重越大,表示该部分输入对模型的影响越大。注意力机制可以显著提高模型的性能,尤其在处理长序列数据或复杂任务时。Transformer架构就是一种广泛使用注意力机制的模型。
  6. Transformer
    Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型,由Vaswani等人在2017年提出。它由多个并行的自注意力模块和前馈神经网络组成,能够处理长距离依赖关系和全局信息。Transformer因其高效性和灵活性,被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域,如BERT、GPT等模型都是基于Transformer构建的。
  7. 卷积神经网络(CNN)
    卷积神经网络(CNN)是一种专门用于处理图像数据的神经网络。它通过使用卷积核来提取图像中的局部特征,并通过逐层传递的方式将低层次的特征组合成高层次的特征表示。CNN在计算机视觉领域取得了巨大成功,如图像分类、目标检测、图像生成等方面都有广泛应用。
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