分类目录归档：人工智能
一、定义
Q - Learning是一种基于价值（value - based）的强化学习算法。它的主要目标是学习一个动作 - 价值函数（action - value function），通常用$Q(s,a)$表示。这个函数用于估计在状态$s$下采取动作$a$后可能获得的累积奖励。
在强化学习的环境中，智能体（agent）与环境（environment）进行交互。智能体在环境的每个状态下选择一个动作，环境根据智能体的动作反馈一个奖励信号（reward），并且使智能体转移到下一个状态。Q - Learning算法就是通过不断地这种交互来学习最优的策略（policy），即让智能体知道在每个状态...
AI（人工智能）知识体系包含多个重要方面：
定义
机器学习是多领域交叉学科，涉及概率论、统计学等多门学科，它研究计算机如何模拟人类学习行为，获取新知识和技能，优化自身性能。
类型
监督学习（Supervised Learning）
无监督学习（Unsupervised Learning）
神经网络剪枝是一种模型压缩技术，旨在通过移除网络中不重要的参数或结构来减少模型的大小和计算复杂度，同时尽量保持模型的性能。以下是关于神经网络剪枝的详细信息：
剪枝的基本原理是识别并移除神经网络中对模型性能贡献较小的权重或神经元。这样可以在不显著影响模型准确性的前提下，减少模型的存储需求和计算量，从而提高推理速度和降低能耗。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是当今最具革命性和变革性的技术之一，它涉及多个领域的交叉和融合。本篇文章围绕人工智能的100个关键概念展开，涵盖了基础理论、模型、算法、应用场景和技术细节。
机器学习是人工智能的核心分支，其目标是通过数据驱动的方法，使计算机能够自动改进性能。机器学习的核心概念包括： - 特征工程：通过技术手段提取能反映数据特性的信息。 - 标签：监督学习中用于指导模型训练的真实值。 - 训练集、测试集、验证集：分别用于模型训练、性能评估和超参数调整。 - 过拟合与欠拟合：过拟合指模型...
以下是一篇关于 AI 知识体系关键字的详细文章。# AI 知识体系关键 365 字深度解析：开启智能世界大门
以下是一份按照重要程度大致列出的AI知识体系中的365个关键字：
一、基础概念（1 - 100）
Gemini是谷歌推出的一款具有划时代意义的大语言模型，旨在为用户提供更加智能、高效的交互体验。它展现了卓越的多模态交互能力和出色的性能表现，能够处理文本、图像、音频等多种输入，为用户带来更加丰富的互动方式。以下是关于Gemini的详细介绍：
专家混合（Mixture of Experts，简称 MoE） 是一种在机器学习领域尤其是深度学习中较为常用的模型架构设计理念与技术。
例如，想象有一个识别不同动物图像的任务，有几个专家分别擅长识别猫、狗、鸟等。当一张猫的图片输入进来时，门控机制经过判断后，会更多地让擅长识别猫的那个专...