「注意力机制」是一个重要的概念，涉及了认知心理学、神经科学以及近年来兴起的深度学习领域。人类注意力是指个体在面对外界信息时，选择性、集中性地关注特...

强化学习是一种机器学习的分支领域，着重于如何以一种类似于人类学习的方式来训练智能体进行决策并获取最大化奖励。通过强化学习，智能体可以从与环境的交互...

变分自动编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种概率生成模型，它结合了自动编码器和概率推断的思想，能够从数据中学习出一个潜在的概率分布，进而用...

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种用于处理序列数据的深度学习模型。它因其出色的记忆能力而在自然语言处理领域表现出色。本文将深入解读LSTM模型的原理...

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种针对图像和视频等二维数据进行处理的深度学习模型。作为计算机视觉领域最重要的技术之一，卷积神经...

策略梯度是一种强化学习中常用的优化方法，其通过优化目标策略的参数来实现提升强化学习算法性能的目的。本文将对策略梯度算法进行详细解读，包括其原理、关...

深度学习（Deep Learning）是一种基于人工神经网络的机器学习技术，被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。它的核心理论是模拟人脑神经元之...

神经网络是人工智能领域中的核心技术之一，其工作原理模拟了人类神经系统，能够学习和处理复杂的信息。它由许多神经元相互连接而成的网络结构，通过使用输入...

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型。它在自然语言处理领域具有重要的应用价值，是当前最具代表性的深度...

VAE（Variational Autoencoder）是一种广泛应用于机器学习和深度学习领域的神经网络模型。它的主要目标是通过学习数据集的潜在分布，实现高效的样本生成和学...