大白话AI：70个你必须知道的AI重要概念（三）
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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- 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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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