机器学习术语翻译

序号 英文术语 中文翻译 常用缩写 1 0-1 Loss Function 0-1损失函数 2 Accept-Reject Sampling Method 接受-拒绝抽样法/接受-拒绝采样法 3 Accumulated Error Backpropagation 累积误差反向传播 4 Accuracy 精度 5 Acquisition Function 采集函数 6 Action 动作 7 Activation Function 激活函数 8 Active Learning 主动学习 9 Adaptive Bitrate Algorithm 自适应比特率算法 ABR 10 Adaptive Boosting AdaBoost 11 Adaptive Gradient Algorithm AdaGrad 12 Adaptive Moment Estimation Algorithm Adam算法 Adam 13 Adaptive Resonance Theory 自适应谐振理论 ART 14 Additive Model 加性模型 15 Affinity Matrix 亲和矩阵 16 Agent 智能体 17 Algorithm 算法 18 Alpha-Beta Pruning α-β修剪法 19 Anomaly Detection 异常检测 20 Approximate Inference 近似推断 21 Area Under ROC Curve AUC AUC 22 Artificial Intelligence 人工智能 AI 23 Artificial Neural Network 人工神经网络 ANN 24 Artificial Neuron 人工神经元 25 Attention 注意力 26 Attention Mechanism 注意力机制

27 Attribute 属性

28 Attribute Space 属性空间

29 Autoencoder 自编码器 AE

30 Automatic Differentiation 自动微分 AD

31 Autoregressive Model 自回归模型 AR

32 Back Propagation 反向传播 BP

33 Back Propagation Algorithm 反向传播算法

34 Back Propagation Through Time 随时间反向传播 BPTT

35 Backward Induction 反向归纳

36 Backward Search 反向搜索

37 Bag of Words 词袋 BOW

38 Bandit 赌博机/老虎机

39 Base Learner 基学习器

40 Base Learning Algorithm 基学习算法

41 Baseline 基准

42 Batch 批量

43 Batch Normalization 批量规范化 BN

44 Bayes Decision Rule 贝叶斯决策准则

45 Bayes Model Averaging 贝叶斯模型平均 BMA

46 Bayes Optimal Classifier 贝叶斯最优分类器

47 Bayes' Theorem 贝叶斯定理

48 Bayesian Decision Theory 贝叶斯决策理论

49 Bayesian Inference 贝叶斯推断

50 Bayesian Learning 贝叶斯学习

51 Bayesian Network 贝叶斯网/贝叶斯网络

52 Bayesian Optimization 贝叶斯优化

53 Beam Search 束搜索

54 Benchmark 基准

55 Belief Network 信念网/信念网络 BN

56 Belief Propagation 信念传播 BP

57 Bellman Equation 贝尔曼方程

58 Bernoulli Distribution 伯努利分布

59 Beta Distribution 贝塔分布

60 Between-Class Scatter Matrix 类间散度矩阵

61 BFGS BFGS

62 Bias 偏差/偏置

63 Bias In Affine Function 偏置

64 Bias In Statistics 偏差

65 Bias Shift 偏置偏移

66 Bias-Variance Decomposition 偏差 - 方差分解

67 Bias-Variance Dilemma 偏差 - 方差困境

68 Bidirectional Recurrent Neural Network 双向循环神经网络 Bi-RNN

69 Bigram 二元语法

70 Bilingual Evaluation Understudy BLEU

71 Binary Classification 二分类

72 Binomial Distribution 二项分布

73 Binomial Test 二项检验

74 Boltzmann Distribution 玻尔兹曼分布

75 Boltzmann Machine 玻尔兹曼机

76 Boosting Boosting

77 Bootstrap Aggregating Bagging

78 Bootstrap Sampling 自助采样法

79 Bootstrapping 自助法/自举法

80 Break-Event Point 平衡点 BEP

81 Bucketing 分桶

82 Calculus of Variations 变分法

83 Cascade-Correlation 级联相关

84 Catastrophic Forgetting 灾难性遗忘

85 Categorical Distribution 类别分布

86 Cell 单元

87 Chain Rule 链式法则

88 Chebyshev Distance 切比雪夫距离

89 Class 类别

90 Class-Imbalance 类别不平衡

91 Classification 分类

92 Classification And Regression Tree 分类与回归树 CART

93 Classifier 分类器

94 Clique 团

95 Cluster 簇

96 Cluster Assumption 聚类假设

97 Clustering 聚类

98 Clustering Ensemble 聚类集成

99 Co-Training 协同训练

100 Coding Matrix 编码矩阵

101 Collaborative Filtering 协同过滤

102 Competitive Learning 竞争型学习

103 Comprehensibility 可解释性

104 Computation Graph 计算图

105 Computational Learning Theory 计算学习理论

106 Conditional Entropy 条件熵

107 Conditional Probability 条件概率

108 Conditional Probability Distribution 条件概率分布

109 Conditional Random Field 条件随机场 CRF

110 Conditional Risk 条件风险

111 Confidence 置信度

112 Confusion Matrix 混淆矩阵

113 Conjugate Distribution 共轭分布

114 Connection Weight 连接权

115 Connectionism 连接主义

116 Consistency 一致性

117 Constrained Optimization 约束优化

118 Context Variable 上下文变量

119 Context Vector 上下文向量

120 Context Window 上下文窗口

121 Context Word 上下文词

122 Contextual Bandit 上下文赌博机/上下文老虎机

123 Contingency Table 列联表

124 Continuous Attribute 连续属性

125 Contrastive Divergence 对比散度

126 Convergence 收敛

127 Convex Optimization 凸优化

128 Convex Quadratic Programming 凸二次规划

129 Convolution 卷积

130 Convolutional Kernel 卷积核

131 Convolutional Neural Network 卷积神经网络 CNN

132 Coordinate Descent 坐标下降

133 Corpus 语料库

134 Correlation Coefficient 相关系数

135 Cosine Similarity 余弦相似度

136 Cost 代价

137 Cost Curve 代价曲线

138 Cost Function 代价函数

139 Cost Matrix 代价矩阵

140 Cost-Sensitive 代价敏感

141 Covariance 协方差

142 Covariance Matrix 协方差矩阵

143 Critical Point 临界点

144 Cross Entropy 交叉熵

145 Cross Validation 交叉验证

146 Curse of Dimensionality 维数灾难

147 Cutting Plane Algorithm 割平面法

148 Data Mining 数据挖掘

149 Data Set 数据集

150 Davidon-Fletcher-Powell DFP

151 Decision Boundary 决策边界

152 Decision Function 决策函数

153 Decision Stump 决策树桩

154 Decision Tree 决策树

155 Decoder 解码器

156 Decoding 解码

157 Deconvolution 反卷积

158 Deconvolutional Network 反卷积网络

159 Deduction 演绎

160 Deep Belief Network 深度信念网络 DBN

161 Deep Boltzmann Machine 深度玻尔兹曼机 DBM

162 Deep Convolutional Generative Adversarial Network 深度卷积生成对抗网络 DCGAN

163 Deep Learning 深度学习 DL

164 Deep Neural Network 深度神经网络 DNN

165 Deep Q-Network 深度Q网络 DQN

166 Delta-Bar-Delta Delta-Bar-Delta

167 Denoising 去噪

168 Denoising Autoencoder 去噪自编码器

169 Denoising Score Matching 去躁分数匹配

170 Density Estimation 密度估计

171 Density-Based Clustering 密度聚类

172 Derivative 导数

173 Determinant 行列式

174 Diagonal Matrix 对角矩阵

175 Dictionary Learning 字典学习

176 Dimension Reduction 降维

177 Directed Edge 有向边

178 Directed Graphical Model 有向图模型

179 Directed Separation 有向分离

180 Dirichlet Distribution 狄利克雷分布

181 Discriminative Model 判别式模型

182 Discriminator 判别器

183 Discriminator Network 判别网络

184 Distance Measure 距离度量

185 Distance Metric Learning 距离度量学习

186 Distributed Representation 分布式表示

187 Diverge 发散

188 Divergence 散度

189 Diversity 多样性

190 Diversity Measure 多样性度量/差异性度量

191 Domain Adaptation 领域自适应

192 Dominant Strategy 主特征值

193 Dominant Strategy 占优策略

194 Down Sampling 下采样

195 Dropout 暂退法

196 Dropout Boosting 暂退Boosting

197 Dropout Method 暂退法

198 Dual Problem 对偶问题

199 Dummy Node 哑结点

200 Dynamic Bayesian Network 动态贝叶斯网络

201 Dynamic Programming 动态规划

202 Early Stopping 早停

203 Eigendecomposition 特征分解

204 Eigenvalue 特征值

205 Element-Wise Product 逐元素积

206 Embedding 嵌入

207 Empirical Conditional Entropy 经验条件熵

208 Empirical Distribution 经验分布

209 Empirical Entropy 经验熵

210 Empirical Error 经验误差

211 Empirical Risk 经验风险

212 Empirical Risk Minimization 经验风险最小化 ERM

213 Encoder 编码器

214 Encoding 编码

215 End-To-End 端到端

216 Energy Function 能量函数

217 Energy-Based Model 基于能量的模型

218 Ensemble Learning 集成学习

219 Ensemble Pruning 集成修剪

220 Entropy 熵

221 Episode 回合

222 Epoch 轮

223 Error 误差

224 Error Backpropagation Algorithm 误差反向传播算法

225 Error Backpropagation 误差反向传播

226 Error Correcting Output Codes 纠错输出编码 ECOC

227 Error Rate 错误率

228 Error-Ambiguity Decomposition 误差－分歧分解

229 Estimator 估计/估计量

230 Euclidean Distance 欧氏距离

231 Evidence 证据

232 Evidence Lower Bound 证据下界 ELBO

233 Exact Inference 精确推断

234 Example 样例

235 Expectation 期望

236 Expectation Maximization 期望最大化 EM

237 Expected Loss 期望损失

238 Expert System 专家系统

239 Exploding Gradient 梯度爆炸

240 Exponential Loss Function 指数损失函数

241 Factor 因子

242 Factorization 因子分解

243 Feature 特征

244 Feature Engineering 特征工程

245 Feature Map 特征图

246 Feature Selection 特征选择

247 Feature Vector 特征向量

248 Featured Learning 特征学习

249 Feedforward 前馈

250 Feedforward Neural Network 前馈神经网络 FNN

251 Few-Shot Learning 少试学习

252 Filter 滤波器

253 Fine-Tuning 微调

254 Fluctuation 振荡

255 Forget Gate 遗忘门

256 Forward Propagation 前向传播/正向传播

257 Forward Stagewise Algorithm 前向分步算法

258 Fractionally Strided Convolution 微步卷积

259 Frobenius Norm Frobenius 范数

260 Full Padding 全填充

261 Functional 泛函

262 Functional Neuron 功能神经元

263 Gated Recurrent Unit 门控循环单元 GRU

264 Gated RNN 门控RNN

265 Gaussian Distribution 高斯分布

266 Gaussian Kernel 高斯核

267 Gaussian Kernel Function 高斯核函数

268 Gaussian Mixture Model 高斯混合模型 GMM

269 Gaussian Process 高斯过程

270 Generalization Ability 泛化能力

271 Generalization Error 泛化误差

272 Generalization Error Bound 泛化误差上界

273 Generalize 泛化

274 Generalized Lagrange Function 广义拉格朗日函数

275 Generalized Linear Model 广义线性模型

276 Generalized Rayleigh Quotient 广义瑞利商

277 Generative Adversarial Network 生成对抗网络

278 Generative Model 生成式模型

279 Generator 生成器

280 Generator Network 生成器网络

281 Genetic Algorithm 遗传算法 GA

282 Gibbs Distribution 吉布斯分布

283 Gibbs Sampling 吉布斯采样/吉布斯抽样

284 Gini Index 基尼指数

285 Global Markov Property 全局马尔可夫性

286 Global Minimum 全局最小

287 Gradient 梯度

288 Gradient Clipping 梯度截断

289 Gradient Descent 梯度下降

290 Gradient Descent Method 梯度下降法

291 Gradient Exploding Problem 梯度爆炸问题

292 Gram Matrix Gram 矩阵

293 Graph Convolutional Network 图卷积神经网络/图卷积网络 GCN

294 Graph Neural Network 图神经网络 GNN

295 Graphical Model 图模型 GM

296 Grid Search 网格搜索

297 Ground Truth 真实值

298 Hadamard Product Hadamard积

299 Hamming Distance 汉明距离

300 Hard Margin 硬间隔

301 Hebbian Rule 赫布法则

302 Hidden Layer 隐藏层

303 Hidden Markov Model 隐马尔可夫模型 HMM

304 Hidden Variable 隐变量

305 Hierarchical Clustering 层次聚类

306 Hilbert Space 希尔伯特空间

307 Hinge Loss Function 合页损失函数/Hinge损失函数

308 Hold-Out 留出法

309 Hyperparameter 超参数

310 Hyperparameter Optimization 超参数优化

311 Hypothesis 假设

312 Hypothesis Space 假设空间

313 Hypothesis Test 假设检验

314 Identity Matrix 单位矩阵

315 Imitation Learning 模仿学习

316 Importance Sampling 重要性采样

317 Improved Iterative Scaling 改进的迭代尺度法 IIS

318 Incremental Learning 增量学习

319 Independent and Identically Distributed 独立同分布 I.I.D.

320 Indicator Function 指示函数

321 Individual Learner 个体学习器

322 Induction 归纳

323 Inductive Bias 归纳偏好

324 Inductive Learning 归纳学习

325 Inductive Logic Programming 归纳逻辑程序设计 ILP

326 Inference 推断

327 Information Entropy 信息熵

328 Information Gain 信息增益

329 Inner Product 内积

330 Instance 示例

331 Internal Covariate Shift 内部协变量偏移

332 Inverse Matrix 逆矩阵

333 Inverse Resolution 逆归结

334 Isometric Mapping 等度量映射 Isomap

335 Jacobian Matrix 雅可比矩阵

336 Jensen Inequality Jensen不等式

337 Joint Probability Distribution 联合概率分布

338 K-Armed Bandit Problem k-摇臂老虎机

339 K-Fold Cross Validation k 折交叉验证

340 Karush-Kuhn-Tucker Condition KKT条件

341 Karush–Kuhn–Tucker Karush–Kuhn–Tucker

342 Kernel Function 核函数

343 Kernel Method 核方法

344 Kernel Trick 核技巧

345 Kernelized Linear Discriminant Analysis 核线性判别分析 KLDA

346 KL Divergence KL散度

347 L-BFGS L-BFGS

348 Label 标签/标记

349 Label Space 标记空间

350 Lagrange Duality 拉格朗日对偶性

351 Lagrange Multiplier 拉格朗日乘子

352 Language Model 语言模型

353 Laplace Smoothing 拉普拉斯平滑

354 Laplacian Correction 拉普拉斯修正

355 Latent Dirichlet Allocation 潜在狄利克雷分配 LDA

356 Latent Semantic Analysis 潜在语义分析 LSA

357 Latent Variable 潜变量/隐变量

358 Law of Large Numbers 大数定律

359 Layer Normalization 层规范化

360 Lazy Learning 懒惰学习

361 Leaky Relu 泄漏修正线性单元/泄漏整流线性单元

362 Learner 学习器

363 Learning 学习

364 Learning By Analogy 类比学习

365 Learning Rate 学习率

366 Learning Vector Quantization 学习向量量化 LVQ

367 Least Square Method 最小二乘法 LSM

368 Least Squares Regression Tree 最小二乘回归树

369 Left Singular Vector 左奇异向量

370 Likelihood 似然

371 Linear Chain Conditional Random Field 线性链条件随机场

372 Linear Classification Model 线性分类模型

373 Linear Classifier 线性分类器

374 Linear Dependence 线性相关

375 Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 LDA

376 Linear Model 线性模型

377 Linear Regression 线性回归

378 Link Function 联系函数

379 Local Markov Property 局部马尔可夫性

380 Local Minima 局部极小

381 Local Minimum 局部极小

382 Local Representation 局部式表示/局部式表征

383 Log Likelihood 对数似然函数

384 Log Linear Model 对数线性模型

385 Log-Likelihood 对数似然

386 Log-Linear Regression 对数线性回归

387 Logistic Function 对数几率函数

388 Logistic Regression 对数几率回归 LR

389 Logit 对数几率

390 Long Short Term Memory 长短期记忆 LSTM

391 Long Short-Term Memory Network 长短期记忆网络 LSTM

392 Loopy Belief Propagation 环状信念传播 LBP

393 Loss Function 损失函数

394 Low Rank Matrix Approximation 低秩矩阵近似

395 Machine Learning 机器学习 ML

396 Macron-R 宏查全率

397 Manhattan Distance 曼哈顿距离

398 Manifold 流形

399 Manifold Assumption 流形假设

400 Manifold Learning 流形学习

401 Margin 间隔

402 Marginal Distribution 边缘分布

403 Marginal Independence 边缘独立性

404 Marginalization 边缘化

405 Markov Chain 马尔可夫链

406 Markov Chain Monte Carlo 马尔可夫链蒙特卡罗 MCMC

407 Markov Decision Process 马尔可夫决策过程 MDP

408 Markov Network 马尔可夫网络

409 Markov Process 马尔可夫过程

410 Markov Random Field 马尔可夫随机场 MRF

411 Mask 掩码

412 Matrix 矩阵

413 Matrix Inversion 逆矩阵

414 Max Pooling 最大汇聚

415 Maximal Clique 最大团

416 Maximum Entropy Model 最大熵模型

417 Maximum Likelihood Estimation 极大似然估计 MLE

418 Maximum Margin 最大间隔

419 Mean Filed 平均场

420 Mean Pooling 平均汇聚

421 Mean Squared Error 均方误差

422 Mean-Field 平均场

423 Memory Network 记忆网络 MN

424 Message Passing 消息传递

425 Metric Learning 度量学习

426 Micro-R 微查全率

427 Minibatch 小批量

428 Minimal Description Length 最小描述长度 MDL

429 Minimax Game 极小极大博弈

430 Minkowski Distance 闵可夫斯基距离

431 Mixture of Experts 混合专家模型

432 Mixture-of-Gaussian 高斯混合

433 Model 模型

434 Model Selection 模型选择

435 Momentum Method 动量法

436 Monte Carlo Method 蒙特卡罗方法

437 Moral Graph 端正图/道德图

438 Moralization 道德化

439 Multi-Class Classification 多分类

440 Multi-Head Attention 多头注意力

441 Multi-Head Self-Attention 多头自注意力

442 Multi-Kernel Learning 多核学习

443 Multi-Label Learning 多标记学习

444 Multi-Layer Feedforward Neural Networks 多层前馈神经网络

445 Multi-Layer Perceptron 多层感知机 MLP

446 Multinomial Distribution 多项分布

447 Multiple Dimensional Scaling 多维缩放

448 Multiple Linear Regression 多元线性回归

449 Multitask Learning 多任务学习

450 Multivariate Normal Distribution 多元正态分布

451 Mutual Information 互信息

452 N-Gram Model N元模型

453 Naive Bayes Classifier 朴素贝叶斯分类器

454 Naive Bayes 朴素贝叶斯 NB

455 Nearest Neighbor Classifier 最近邻分类器

456 Negative Log Likelihood 负对数似然函数

457 Neighbourhood Component Analysis 近邻成分分析 NCA

458 Net Input 净输入

459 Neural Network 神经网络 NN

460 Neural Turing Machine 神经图灵机 NTM

461 Neuron 神经元

462 Newton Method 牛顿法

463 No Free Lunch Theorem 没有免费午餐定理 NFL

464 Noise-Contrastive Estimation 噪声对比估计 NCE

465 Nominal Attribute 列名属性

466 Non-Convex Optimization 非凸优化

467 Non-Metric Distance 非度量距离

468 Non-Negative Matrix Factorization 非负矩阵分解 NMF

469 Non-Ordinal Attribute 无序属性

470 Norm 范数

471 Normal Distribution 正态分布

472 Normalization 规范化

473 Nuclear Norm 核范数

474 Number of Epochs 轮数

475 Numerical Attribute 数值属性

476 Object Detection 目标检测

477 Oblique Decision Tree 斜决策树

478 Occam's Razor 奥卡姆剃刀

479 Odds 几率

480 Off-Policy 异策略

481 On-Policy 同策略

482 One-Dependent Estimator 独依赖估计 ODE

483 One-Hot 独热

484 Online Learning 在线学习

485 Optimizer 优化器

486 Ordinal Attribute 有序属性

487 Orthogonal 正交

488 Orthogonal Matrix 正交矩阵

489 Out-Of-Bag Estimate 包外估计

490 Outlier 异常点

491 Over-Parameterized 过度参数化

492 Overfitting 过拟合

493 Oversampling 过采样

494 Pac-Learnable PAC可学习

495 Padding 填充

496 Pairwise Markov Property 成对马尔可夫性

497 Parallel Distributed Processing 分布式并行处理 PDP

498 Parameter 参数

499 Parameter Estimation 参数估计

500 Parameter Space 参数空间

501 Parameter Tuning 调参

502 Parametric ReLU 参数化修正线性单元/参数化整流线性单元 PReLU

503 Part-Of-Speech Tagging 词性标注

504 Partial Derivative 偏导数

505 Partially Observable Markov Decision Processes 部分可观测马尔可夫决策过程 POMDP

506 Partition Function 配分函数

507 Perceptron 感知机

508 Performance Measure 性能度量

509 Perplexity 困惑度

510 Pointer Network 指针网络

511 Policy 策略

512 Policy Gradient 策略梯度

513 Policy Iteration 策略迭代

514 Polynomial Kernel Function 多项式核函数

515 Pooling 汇聚

516 Pooling Layer 汇聚层

517 Positive Definite Matrix 正定矩阵

518 Post-Pruning 后剪枝

519 Potential Function 势函数

520 Power Method 幂法

521 Pre-Training 预训练

522 Precision 查准率/准确率

523 Prepruning 预剪枝

524 Primal Problem 主问题

525 Primary Visual Cortex 初级视觉皮层

526 Principal Component Analysis 主成分分析 PCA

527 Prior 先验

528 Probabilistic Context-Free Grammar 概率上下文无关文法

529 Probabilistic Graphical Model 概率图模型 PGM

530 Probabilistic Model 概率模型

531 Probability Density Function 概率密度函数 PDF

532 Probability Distribution 概率分布

533 Probably Approximately Correct 概率近似正确 PAC

534 Proposal Distribution 提议分布

535 Prototype-Based Clustering 原型聚类

536 Proximal Gradient Descent 近端梯度下降 PGD

537 Pruning 剪枝

538 Quadratic Loss Function 平方损失函数

539 Quadratic Programming 二次规划

540 Quasi Newton Method 拟牛顿法

541 Radial Basis Function 径向基函数 RBF

542 Random Forest 随机森林 RF

543 Random Sampling 随机采样

544 Random Search 随机搜索

545 Random Variable 随机变量

546 Random Walk 随机游走

547 Recall 查全率/召回率

548 Receptive Field 感受野

549 Reconstruction Error 重构误差

550 Rectified Linear Unit 修正线性单元/整流线性单元 ReLU

551 Recurrent Neural Network 循环神经网络 RNN

552 Recursive Neural Network 递归神经网络 RecNN

553 Regression 回归

554 Regularization 正则化

555 Regularizer 正则化项

556 Reinforcement Learning 强化学习 RL

557 Relative Entropy 相对熵

558 Reparameterization 再参数化/重参数化

559 Representation 表示

560 Representation Learning 表示学习

561 Representer Theorem 表示定理

562 Reproducing Kernel Hilbert Space 再生核希尔伯特空间 RKHS

563 Rescaling 再缩放

564 Reset Gate 重置门

565 Residual Connection 残差连接

566 Residual Network 残差网络 ResNet

567 Restricted Boltzmann Machine 受限玻尔兹曼机 RBM

568 Reward 奖励

569 Ridge Regression 岭回归

570 Right Singular Vector 右奇异向量

571 Risk 风险

572 Robustness 稳健性

573 Root Node 根结点

574 Rule Learning 规则学习

575 Saddle Point 鞍点

576 Sample 样本

577 Sample Complexity 样本复杂度

578 Sample Space 样本空间

579 Scalar 标量

580 Selective Ensemble 选择性集成

581 Self Information 自信息

582 Self-Attention 自注意力

583 Self-Organizing Map 自组织映射网 SOM

584 Self-Training 自训练

585 Semi-Definite Programming 半正定规划

586 Semi-Naive Bayes Classifiers 半朴素贝叶斯分类器

587 Semi-Restricted Boltzmann Machine 半受限玻尔兹曼机

588 Semi-Supervised Clustering 半监督聚类

589 Semi-Supervised Learning 半监督学习

590 Semi-Supervised Support Vector Machine 半监督支持向量机 S3VM

591 Sentiment Analysis 情感分析

592 Separating Hyperplane 分离超平面

593 Sequential Covering 序贯覆盖

594 Sigmoid Belief Network Sigmoid信念网络 SBN

595 Sigmoid Function Sigmoid函数

596 Signed Distance 带符号距离

597 Similarity Measure 相似度度量

598 Simulated Annealing 模拟退火

599 Simultaneous Localization And Mapping 即时定位与地图构建 SLAM

600 Singular Value 奇异值

601 Singular Value Decomposition 奇异值分解 SVD

602 Skip-Gram Model 跳元模型

603 Smoothing 平滑

604 Soft Margin 软间隔

605 Soft Margin Maximization 软间隔最大化

606 Softmax Softmax/软最大化

607 Softmax Function Softmax函数/软最大化函数

608 Softmax Regression Softmax回归/软最大化回归

609 Softplus Function Softplus函数

610 Span 张成子空间

611 Sparse Coding 稀疏编码

612 Sparse Representation 稀疏表示

613 Sparsity 稀疏性

614 Specialization 特化

615 Splitting Variable 切分变量

616 Squashing Function 挤压函数

617 Standard Normal Distribution 标准正态分布

618 State 状态

619 State Value Function 状态值函数

620 State-Action Value Function 状态-动作值函数

621 Stationary Distribution 平稳分布

622 Stationary Point 驻点

623 Statistical Learning 统计学习

624 Steepest Descent 最速下降法

625 Stochastic Gradient Descent 随机梯度下降

626 Stochastic Matrix 随机矩阵

627 Stochastic Process 随机过程

628 Stratified Sampling 分层采样

629 Stride 步幅

630 Structural Risk 结构风险

631 Structural Risk Minimization 结构风险最小化 SRM

632 Subsample 子采样

633 Subsampling 下采样

634 Subset Search 子集搜索

635 Subspace 子空间

636 Supervised Learning 监督学习

637 Support Vector 支持向量

638 Support Vector Expansion 支持向量展式

639 Support Vector Machine 支持向量机 SVM

640 Surrogat Loss 替代损失

641 Surrogate Function 替代函数

642 Surrogate Loss Function 代理损失函数

643 Symbolism 符号主义

644 Tangent Propagation 正切传播

645 Teacher Forcing 强制教学

646 Temporal-Difference Learning 时序差分学习

647 Tensor 张量

648 Test Error 测试误差

649 Test Sample 测试样本

650 Test Set 测试集

651 Threshold 阈值

652 Threshold Logic Unit 阈值逻辑单元

653 Threshold-Moving 阈值移动

654 Tied Weight 捆绑权重

655 Tikhonov Regularization Tikhonov正则化

656 Time Delay Neural Network 时延神经网络 TDNN

657 Time Homogenous Markov Chain 时间齐次马尔可夫链

658 Time Step 时间步

659 Token 词元

660 Token 词元

661 Tokenization 词元化

662 Tokenizer 词元分析器

663 Topic Model 话题模型

664 Topic Modeling 话题分析

665 Trace 迹

666 Training 训练

667 Training Error 训练误差

668 Training Sample 训练样本

669 Training Set 训练集

670 Transductive Learning 直推学习

671 Transductive Transfer Learning 直推迁移学习

672 Transfer Learning 迁移学习

673 Transformer Transformer

674 Transformer Model Transformer模型

675 Transpose 转置

676 Transposed Convolution 转置卷积

677 Trial And Error 试错

678 Trigram 三元语法

679 Turing Machine 图灵机

680 Underfitting 欠拟合

681 Undersampling 欠采样

682 Undirected Graphical Model 无向图模型

683 Uniform Distribution 均匀分布

684 Unigram 一元语法

685 Unit 单元

686 Universal Approximation Theorem 通用近似定理

687 Universal Approximator 通用近似器

688 Universal Function Approximator 通用函数近似器

689 Unknown Token 未知词元

690 Unsupervised Layer-Wise Training 无监督逐层训练

691 Unsupervised Learning 无监督学习 UL

692 Update Gate 更新门

693 Upsampling 上采样

694 V-Structure V型结构

695 Validation Set 验证集

696 Validity Index 有效性指标

697 Value Function Approximation 值函数近似

698 Value Iteration 值迭代

699 Vanishing Gradient Problem 梯度消失问题

700 Vapnik-Chervonenkis Dimension VC维

701 Variable Elimination 变量消去

702 Variance 方差

703 Variational Autoencoder 变分自编码器 VAE

704 Variational Inference 变分推断

705 Vector 向量

706 Vector Space Model 向量空间模型 VSM

707 Version Space 版本空间

708 Viterbi Algorithm 维特比算法

709 Vocabulary 词表

710 Warp 线程束

711 Weak Learner 弱学习器

712 Weakly Supervised Learning 弱监督学习

713 Weight 权重

714 Weight Decay 权重衰减

715 Weight Sharing 权共享

716 Weighted Voting 加权投票

717 Whitening 白化

718 Winner-Take-All 胜者通吃

719 Within-Class Scatter Matrix 类内散度矩阵

720 Word Embedding 词嵌入

721 Word Sense Disambiguation 词义消歧

722 Word Vector 词向量

723 Zero Padding 零填充

724 Zero-Shot Learning 零试学习

725 Zipf's Law 齐普夫定律