分类目录归档：机器学习
依存句法分析是自然语言处理（NLP）中的一种语法分析技术，它的目的是确定句子中词与词之间的依存关系。这种依存关系描述了一个词（称为从属词）在语法上依赖于另一个词（称为支配词）的关系，通过这种分析可以揭示句子的句法结构。
Evasion Attack（逃逸攻击）是一种网络安全和机器学习领域的攻击方式。在安全检测系统（如入侵检测系统、恶意软件检测系统、垃圾邮件过滤器等）的情境下，攻击者试图通过巧妙地修改攻击样本（如恶意软件、恶意网络流量、垃圾邮件等）的特征，使其能够逃避这些安全检测系统的识别，从而成功地渗透进目标系统或者达到恶意目的。
对抗攻击是指在机器学习和人工智能领域，攻击者通过在原始数据（如图像、文本等）中添加精心设计的微小扰动，使得机器学习模型（如分类器、目标检测器等）产生错误的输出。这些扰动通常是人眼难以察觉或者在正常的数据变化范围内，但却能有效地误导模型。
数字分类器是一种机器学习模型，主要用于对数字（通常是0 - 9）的图像或其他数字表示形式进行分类。其目标是根据输入的数字样本特征，准确地判断该数字属于0 - 9中的哪一个类别。
在数学和信号处理、图像处理以及深度学习等领域，卷积是一种重要的运算。从数学角度看，对于两个函数（比如函数(f(x))和(g(x))），它们的卷积定义为一个积分运算，得到一个新的函数。在离散形式下，对于两个离散序列（如(x[n])和(h[n])），卷积是一种加权求和的运算。在实际应用中，以图像处理为例，卷积操作通过一个小的滤波器（也称为卷积核）在图像上滑动，对图像的每个像素及其邻域进行加权求和，从而得到一个新的图像（特征图），这个过程可以提取图像中的各种特征。
最大池化是一种在卷积神经网络（CNN）和其他深度学习架构中广泛使用的下采样技术。它的主要目的是对输入数据（通常是特征图）进行降维处理，同时保留数据中的最重要（最显著）的特征信息。
“Filter Detect”可以从两个方面来理解。一方面，它可以指滤波器（Filter）的检测，即对信号处理过程中所使用的滤波器进行性能、特性以及工作状态的检测。另一方面，它也可能涉及到利用滤波器来进行检测（Detect）的操作，例如在信号处理、图像处理或者数据分析中，通过特定的滤波器来检测信号中的某些特征、成分或者异常情况。
在机器学习和优化算法中，梯度是一个非常重要的概念。梯度表示函数在某一点处变化率最大的方向。而“noisy gradient”指的是带有噪声的梯度。噪声是指在计算梯度的过程中，由于各种因素（如数据的不准确性、模型的随机性或者外部干扰等）导致梯度估计值偏离真实梯度值的现象。
显著图是一种在计算机视觉、机器学习等领域广泛使用的工具，用于突出显示图像（或其他数据形式）中最显著、最能吸引注意力的区域。它本质上是一个与原始图像尺寸相同（或经过适当缩放）的映射图，其中每个像素的值表示该像素在整个图像中的显著程度。这些值可以通过各种算法和技术进行计算，较高的值表示该像素所在区域在视觉或语义上更重要、更值得关注。
随着机器学习在众多领域的广泛应用，如医疗诊断、金融风险评估、司法决策等，人们对模型决策过程的理解需求日益增长。Explainable Machine Learning应运而生，它致力于使机器学习模型的决策过程和输出结果能够被人类理解。
可解释性机器学习是指能够以人类可理解的方式，揭示机器学习模型（如神经网络、决策树等）是如何做出预测或决策的。这包括解释模型的输入特征如何影响输出，模型的内部结构和机制如何运作，以及在给定的输入下，为什么会产生特定的输出。