标签：神经网络

「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...

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...

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...

Transformers是一种革新性的人工智能模型，它在自然语言处理领域中引起了广泛关注和应用。这种模型的出现标志着自然语言处理技术的重大进展。 Transformers是...

循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）是一类用于处理序列数据的神经网络模型。在自然语言处理领域，RNN被广泛应用于机器翻译和情感分析等任务...