标签：机器学习

计算机视觉（Computer Vision）是一门研究如何使机器“看”的技术与领域。它旨在通过计算机对图像或视频数据进行解析和理解，使计算机能够模拟人类视觉系统的功...

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学与人工智能领域中与人类自然语言相对应的一门研究。它通过使用人工智能和计算机技术，使得计...

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...

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...

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...

Q学习是强化学习领域中的一种核心学习算法，它被广泛应用于解决各种复杂的决策问题。在理解Q学习之前，我们必须对强化学习有一定的了解。 强化学习是一种机器...

深度学习是一种机器学习方法，该方法模仿人脑神经系统的结构和工作原理，利用多层神经网络模型进行学习和推理。它的主要特点是能够从大量的非结构化数据中提...

深度学习是人工智能领域中的重要分支，其应用范围广泛，对于解决大数据处理、图像识别、语音识别等技术挑战具有巨大潜力。随着人工智能的快速发展，深度学习...

神经网络是一种受到人类神经系统启发的计算模型。它可以通过自主学习和适应的方式来处理复杂的输入数据，这种机制使得神经网络在很多领域都取得了非常成功的...