2024-12-04 数码 0
自适应算法
自适应算法是指能够根据环境或数据的变化自动调整其参数和行为的机器学习技术。这种技术在复杂且不确定性的环境中尤为重要，它能帮助系统更好地理解和响应不断变化的情况。例如，在自然语言处理领域，自适应算法可以用于优化模型以处理不同类型的问题，并随着时间推移不断改进。
跨模态学习
跨模态学习是一种结合多种不同的数据形式（如图像、文本、音频等）的机器学习方法。它允许模型从不同类型的数据中提取信息，从而提高了对复杂任务，如视觉问答、情感分析和翻译等任务的性能。通过跨模态学习，AI系统能够更加全面地理解人类输入并提供更加准确和有用的输出。
生成式对抗网络（GAN）
GAN是一种由Ian Goodfellow于2014年提出的人工智能架构，它包含一个生成器和一个判别器。这两部分在竞争关系下相互作用，以生成看起来非常真实但实际上是完全虚构出来的图片或视频。此外，GAN还被用来进行风格迁移、图像增强以及其他高级计算视觉任务。
强化学习
强化学习是一种机器能通过试错过程逐步学会做决策的情景。在这个过程中，代理根据其行动获得奖励或惩罚信号，然后利用这些反馈更新自己的行为策略。这项技术已经被应用于游戏玩家训练、大型分布式系统管理以及自动驾驶汽车等领域。
深度神经网络
深度神经网络是一类特殊的人工神经网络，其结构通常包括多个相连的隐藏层，每个隐藏层都包含数千甚至数万个节点，这使得它们能够有效地捕捉到输入数据中的复杂模式。在计算机视觉、自然语言处理以及推荐系统等领域深度神经网络已显示出令人印象深刻的性能提升。
自然语言处理（NLP）
NLP研究如何让计算机理解人类语言并与之交互。近年来，由于深度学派的一些突破性成就，如BERT模型，该领域取得了显著进展，现在我们拥有能力将大量文本转换为可供电脑直接操作格式，这对于各种应用都是极大的福音，比如聊天机器人、新兴服务行业客户支持工具及各类内容创作助手。
智能边缘计算
随着物联网设备数量的大幅增加，以及人们对于实时响应需求日益增长，对传统云中心集中式解决方案存在挑战，因此出现了智能边缘计算这一概念。这涉及到将某些AI相关功能部署在离用户较近的地方，使得通信延迟降低，同时也减少了因远程传输所产生的大量数据带宽需求，从而提高效率并节约资源。
