貝葉斯網絡（Bayesian Network）介紹 1.基本概念 貝葉斯網絡（Bayesian Network）是一種有向無環圖（DAG），用於表示變量之間的條件依賴關係。它結合了概率論和圖論，能夠以直觀的方式表示變量之間的概率關係，並通過圖形結構進行高效的推理和計算。貝葉斯網絡的核心是利用貝葉斯定理進行概率推理。 2.組成要素
神經架構搜索（Neural Architecture Search，NAS）介紹 1. 定義 神經架構搜索（NAS）是一種自動化設計神經網絡架構的方法，通過搜索算法在預定義的搜索空間中尋找最優的網絡結構。其目標是在給定的任務上找到性能最優的網絡架構，減少人工設計網絡結構的工作量。 2. 搜索空間 搜索空間定義了所有可能的網絡結構，
樸素貝葉斯（Naive Bayes）介紹 1.基本概念 樸素貝葉斯（Naive Bayes）是一種基於貝葉斯定理的簡單概率分類器，它假設特徵之間相互獨立（條件獨立性假設）。儘管這個假設在實際中往往不成立，但樸素貝葉斯分類器在許多實際應用中仍然表現出色，尤其是在文本分類、垃圾郵件過濾等領域。 2.貝葉斯定理 貝葉斯定理描述了在已知某些條件下，事件發生的概率。公式如下：
Prototypical Networks 在圖像識別中的表現 Prototypical Networks（原型網絡）在圖像識別領域，尤其是在小樣本學習（Few-Shot Learning）和零樣本學習（Zero-Shot Learning）任務中，展現出了顯著的優勢和良好的性能。以下是其在圖像識別中的表現和特點： 1.性能優勢 小樣本學習：原型網絡通
神經架構搜索（Neural Architecture Search，NAS）介紹 定義 神經架構搜索（NAS）是一種自動化設計神經網絡架構的方法，通過搜索算法在預定義的搜索空間中尋找最優的網絡結構。其目標是在給定的任務上找到性能最優的網絡架構，減少人工設計網絡結構的工作量。 搜索空間 搜索空間定義了所有可能的網絡結構，包括層的類型、數量、連接方式等。一個好
圖神經網絡（GNN）介紹 圖神經網絡（Graph Neural Networks, GNNs）是一類專門處理圖結構數據的深度學習模型。圖是由節點（頂點）和邊（連接節點的關係）構成的結構，廣泛應用於社交網絡、推薦系統、知識圖譜、分子結構分析等領域。 基本原理 GNN的核心思想是通過節點的鄰居信息來更新節點的表示（embedding）。每個
GraphSAGE 介紹 GraphSAGE（Graph Sample and Aggregation）是一種用於大規模圖數據的圖神經網絡模型。與傳統的圖神經網絡不同，GraphSAGE 採用了一種採樣和聚合的方法，使其能夠處理動態和大規模的圖，特別是在節點數目非常大的情況下。 基本原理 GraphSAGE 的核心思想是通過採樣鄰居節點
矩陣分解（Matrix Factorization）介紹 矩陣分解是一種常用的推薦系統技術，旨在通過將用户-物品評分矩陣分解為兩個低維矩陣（用户特徵矩陣和物品特徵矩陣）來發現潛在的用户偏好和物品特性。這種方法能夠有效處理稀疏數據，常用於協同過濾推薦系統。 基本原理 評分矩陣：通常是一個稀疏矩陣，其中行表示用户，列表示物品，元素
GPT 介紹 GPT（Generative Pre-trained Transformer）是由 OpenAI 提出的生成式預訓練變換器模型。GPT 的設計目標是生成連貫的文本，具有強大的文本生成能力。它的核心思想是利用大規模的無監督文本數據進行預訓練，然後通過微調來適應特定任務。 GPT 的關鍵特點 單向生成：與 BERT
序列到序列模型（Seq2Seq）介紹 序列到序列模型（Seq2Seq）是一種用於處理序列數據的深度學習架構，廣泛應用於自然語言處理（NLP）任務，如機器翻譯、文本摘要、對話生成等。Seq2Seq 模型通常由兩個主要部分組成：編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）。 關鍵特點 編碼器：編碼器接收輸入序列，將其轉換為一
T5（Text-to-Text Transfer Transformer）介紹 T5 是由 Google Research 提出的一個統一的文本到文本的轉換模型。T5 的核心思想是將所有的自然語言處理任務都視為文本到文本的轉換問題，這種方法使得模型可以通過相同的架構處理各種任務，如文本分類、翻譯、問答等。 T5 的關鍵特點 統
GloVe 介紹 GloVe（Global Vectors for Word Representation）是一種用於生成詞嵌入的模型，由斯坦福大學的研究團隊於 2014 年提出。與 Word2Vec 的局部上下文窗口方法不同，GloVe 通過全局詞共現矩陣來捕捉詞與詞之間的關係。 GloVe 的基本原理 GloVe 的核心思想是利用詞
Word2Vec 介紹 Word2Vec 是一種用於生成詞嵌入（word embeddings）的模型，由 Google 的研究團隊於 2013 年提出。它能夠將詞彙映射到一個低維度的向量空間，使得相似的詞在向量空間中距離較近。 Word2Vec 的兩種主要模型 Skip-Gram：給定一個詞，預測其上下文中的詞。適用於處理稀
多智能體強化學習（MARL）介紹 多智能體強化學習（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是強化學習的一個分支，涉及多個智能體在同一環境中學習和決策。MARL 主要關注以下幾個方面： 環境交互： 多個智能體同時與環境交互，它們的行為不僅影響自身的獎勵，也會影響其他智
