ADK.wang AI & 软件技术百科
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共 862 篇词条虚幻引擎
Unreal Engine
UE 虚幻引擎（Unreal Engine） VAE 变分自编码器模型（Variational Autoencoder） 2D 二维（Two Dimensional） 3D 三维（Three Dimensional） 5 总体架构 5.1 数字虚拟人分类及...
解码网络
Decoder Network
我们可以看到一个对称网络，由中间池化层与上采样层作为分割，左边是卷积提取高维特征，并通过池化使图片变小，SegNet作者称之为编码网络（Encoder），右边是解码网络（Decoder）与上采样，通过解码网络使得图像分类后特征得以重现，上采样使图像变大，最...
记忆单元 (LSTM)
LSTM加入了输入门（Input Gate）、输出门（Output Gate）、遗忘门（Forget Gate）和内部记忆单元（Cell）。
谱聚类
Spectral Clustering
图切割算法有很多，比如Min-Cut、Min-Max Cut、Ratio Cut等，我们可 以采用谱聚类（Spectral Clustering）算法来挖掘用户社交圈。
负例 (FN)
被正确分类为 正面评论 实际值 负面评论 正例 负例 被错误分类为 正例 正例 真正例 假正例 正例 （TP） （FP） 预测值 假负例 真负例 负例 （FN） （TN） 正面评论 负面评论 被错误分类为 被正确分类为 负例 负例 图 4-8：混淆矩阵描述...
边框回归
Box Regression
实现的，NanoDet是一种FCOS式的单阶段无锚节点（Anchor-Free）的目标检测模型，它使用ATSS （Adaptive Training Sample Selection）方法进行目标采样，使用Generalized Focal Loss函数执...
近邻算法
KNN Algorithm
· K-近邻算法（KNN Algorithm）。 · 欧几里得距离聚类算法（K-means Algorithm）。
逆向强化学习
Inverse Reinforcement Learning
除了常用的奖励塑形，还有很多其他的算法，如行为克隆（Behavior Cloning）、逆向强化学习（Inverse Reinforcement Learning）以及生成对抗模仿学习（Generative Adversarial Imitation Le...
通用特征
General Feature
具备良好层次的深度卷积网络通常都是在最初的前几层学习到图像的通用特征（General Feature），但随着网络层次的加深，卷积网络便逐渐开始检测到图像的特定特征，两个任务系统的输入越相近，深度卷积网络检测到的通用特征就越多，迁移学习的效果就越好。
逻辑回归模型
Reg
· 代码第⑤行使用 Pipeline 构建一个流水线，其中包含数据填补（SimpleImputer）、特征标准化（StandardScaler）和逻辑回归模型（LogisticRegression）这三个步骤。
遵循聚类
Aggregation
IPv6的地址分配一开始就遵循聚类（Aggregation）的原则，这使 路由器能在路由表中用一条记录（Entry）表示一片子网，大大减小了路由器中路由表的长 度，提高了路由器转发数据包的速度。
重点关注卷积神经网络 (CNN)
重点关注卷积神经网络（CNN）结构下的小型化工作。
重用特征图
Reuse Feature Map
AI 系统：原理与架构 图2.2.11 3）减少卷积核个数的设计 DenseNet 和GhostNet 的模型设计中（图2.2.12），提出了一种通过重用特征图（Reuse Feature Map）的设计方式来减少模型参数和运算量。
量回归 (SVR)
构建多模型融合的产品收率回归预测模型：利用机器学习算法，如支持向量回归（SVR）、随机森林（Random Forest）等，构建多模型融合的收率预测模型，根据实时数据预测产品收率。
铁电存储器
FeRAM
通过新兴非易失性存储器来构建人工神经网络，如 铁电存储器（FeRAM）、磁隧道结存储器（MRAM）、相变存储器（PCM）和阻变存储器（RRAM） 等，通过这些存储器一方面可以构建待机功耗极低的存储器阵列，另一方面可以成为模拟内存 内计算的基础技术，实现数据...
长短时记忆 (LSTM)
与传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆（LSTM）相比，Transformer的计算结构相当简洁，没有任何循环单元，是由多个编码器和解码器堆叠而成的。
非监督学习
Unsupervised Learning
机器学习算法按照 学习方式 分类，可以分为监督学习（Supervised Learning）、非监督学习（Unsupervised Learning）、半监督学习（Semi-supervised Learning）、强化学习（Reinforcement L...
马尔可夫决策模型
Markov decision model
马尔可夫决策模型 马尔可夫决策模型（Markov decision model）是对马尔可夫模型的一种修正，方法是将行动包括进来，行动会带来回报，而回报则以状态为条件，还会影响状态之间的转移概率。
马尔可夫模型
Markov Model
巨大突破的出现是由于马尔可夫模型（Markov Model）和深度学习模型或神经网络的应用，从根本上说是由于更好的计算机性能及更大的源数据库。
验证数据
Validation Data Set
·验证数据集（Validation Data）：用于衡量训练过程中模型的好坏，因为机器学习算法是通过不断迭代来慢慢优化模型，所以验证数据就可以用来监视模型训练时的性能变化。
变更申请 (CR)
项目管理者都应该建立一套变更申请（CR）表格，变更申请（CR）表格形式必须与软件配置管理计划保持一致，有些变更管理工具也提供一些一般的电子表格形式，项目中还应该由项目变更控制委员会来负责受理变更申请（CR），包括赋予变更申请（CR）一个唯一的跟踪编号和分类号
Allen Papers (HIA)
R.Reagan，5 February 1981：Richard V.Allen Papers（HIA），box
网络结构
Architecture
回到主目录 第 第 章 6 如 何 添 添 加 与 修 修 改 本章主要介绍如何在 BasicSR 框架中添加自定义的 Dataset ，网络结构 (Architecture)，模型 (Model)，损失函数 (Loss) 以及指标 (Metric)。
Air Traffic Organization (ATO)
D.C.: Air Traffic Organization (ATO)/U.S. Federal Aviation Administration (FAA), NAS SEM 3.1.