标签：机器学习

生成对抗网络（GAN）与博弈论是人工智能领域中备受瞩目的两个概念，它们为研究人工智能的较量提供了有力的工具和理论基础。GAN作为一种机器学习的方法，通过...

随着深度学习技术的迅猛发展，Transformer模型已经成为自然语言处理领域的热门算法。然而，传统的机器学习方法支持向量机（Support Vector Machine，SVM）在...

蒙特卡洛树搜索是一种强大的人工智能算法，它是从蒙特卡洛方法和树搜索算法中结合而来。此算法在人工智能领域中得到广泛应用，并且在强化学习、博弈论和智能...

机器学习是一门涉及人工智能和数据分析的科学分支，其应用范围广泛且日益重要。通过机器学习算法，计算机可以从数据中学习和提高，并自主进行决策和预测。以...

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...