1. 定义与基本原理
2. 自动编码器（Autoencoder）是一种神经网络架构，主要用于无监督学习。它的目标是学习输入数据的一种有效表示（编码），并且能够从这种编码中重建原始输入数据。
3. 自动编码器由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器将输入数据压缩成一个低维的表示（通常称为潜在空间表示或编码），而解码器则将这个低维表示还原为与原始输入尽可能相似的数据。例如，对于一个图像数据集，编码器可以将一张高分辨率的图像（如100×100像素，具有3个颜色通道，总共30000个像素值）转换为一个低维向量（如100维），这个向量就包含了图像的关键特征信息；解码器则根据这个10...

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1. 基本含义
2. 在神经网络领域，尤其是卷积神经网络（CNN）中，“receptive field”（感受野）是一个关键概念。它是指神经元（或者说卷积核）在输入数据上所对应的区域大小。可以将其理解为神经元能够感知输入数据的“视野范围”。

3. 例如，在一个简单的卷积神经网络用于图像识别时，最开始的卷积层中的神经元感受野较小，只能感知图像中很小的一块区域，比如一个3x3的卷积核对应的感受野大小就是3x3像素区域。随着网络层数的增加，后面层的神经元可以通过前面层的信息传递，拥有更大的感受野，能够感知到图像中更大范围的信息。

4. 计算方式

5. 简单卷积层情况
   • 假设输入特征图（input feature m...

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Google Colab是由Google Research团队开发的一款基于云的免费Jupyter笔记本环境，全称为Google Colaboratory.以下是关于它的详细介绍：

特点

• 无需配置：用户无需进行复杂的环境设置，可直接在浏览器中编写和执行Python代码，并且能免费使用包括GPU和TPU在内的计算资源，降低了机器学习和深度学习的入门门槛.
• 集成方便：默认集成了Hugging Face Transformers库等常用工具和库，方便用户快速开展相关的研究和实验，还能直接从Pandas读取Hugging Face数据集，大大简化了数据处理和模型训练的工作流程.
• 易于分享：笔记...

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1. 定义与概念

2. 元学习（Meta - Learning）也被称为“学习如何学习”（Learning to Learn）。它的主要目标是让机器能够快速学习新的任务，通过在多个相关任务的学习过程中积累经验，从而能够更高效地适应新的、未见过的任务。传统机器学习方法侧重于针对单个任务进行优化，而元学习则关注如何利用从多个任务中获取的知识来提升模型的泛化能力和学习效率。例如，人类在学习过程中可以从多个相似学科（如不同类型的数学分支）的学习经验中总结出通用的学习策略，元学习试图让机器也具备类似的能力。

3. 主要方法

4. 基于模型的元学习方法
   • MAML（Model - Agnostic Meta - L...

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1. 定义与概念

2. 少样本学习（Few - Shot Learning）是一种机器学习范式，旨在让模型在仅有少量训练样本（通常远少于传统机器学习任务所需的样本数量）的情况下，能够快速学习并对新的样本进行准确分类或预测。例如，在一个图像分类任务中，传统方法可能需要成百上千张标注好的图像来训练一个可靠的分类模型，而少样本学习可能只需要每个类别几张（如1 - 5张）图像就能进行学习。

3. 主要方法

4. 基于度量学习的方法
   • 原型网络（Prototypical Networks）：假设每个类别都有一个原型（通常是该类别样本的均值向量）。在训练阶段，给定少量的样本，计算每个类别的原型。在测试阶段，新的样本...

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1. 定义

2. 终身学习（Life - long Learning）在机器学习领域是一种学习范式，它强调模型能够不断地从新的数据和任务中学习知识，并且能够在较长的时间跨度内持续更新和改进自己的知识体系，就像人类的终身学习一样。传统的机器学习模型通常是针对特定的任务和数据集进行训练，训练完成后模型基本固定，而终身学习机器学习则要求模型具有动态适应性。

3. 终身学习机器学习的特点

4. 持续学习能力
   • 模型能够在不同时间点接收新的数据，并利用这些新数据来更新自己的参数和知识结构。例如，一个图像识别模型在初始阶段学会了识别常见的动物，随着时间推移，当遇到新的动物品种或者不同拍摄风格的动物图像时，它可以将这...

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1. 定义

2. 网络压缩（Network Compression）是一种用于减少神经网络模型大小和计算复杂度的技术。随着深度学习的发展，神经网络模型变得越来越庞大和复杂，这对存储资源和计算资源都提出了很高的要求。网络压缩旨在在尽量不损失模型性能的前提下，对模型进行精简，使其更适合在资源受限的设备上运行，同时也能提高模型的推理速度。

3. 网络压缩的方法

4. 参数修剪（Parameter Pruning）
   • 定义与原理：参数修剪是指从神经网络模型中去除一些不重要的参数（如神经元连接的权重）。在训练后的模型中，很多参数的值可能非常小，对模型的最终输出贡献不大。通过识别并剪掉这些不重要的参数，可以减少模型...

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1. 定义与概念

2. 领域自适应（Domain Adaptation）是机器学习中的一个重要研究方向，主要用于解决当训练数据（源域）和测试数据（目标域）的分布不同时，如何有效利用源域数据训练出在目标域也能良好工作的模型的问题。例如，在图像分类任务中，源域可能是在晴天条件下拍摄的交通标志图像，而目标域是在雨天条件下拍摄的交通标志图像。由于光线、天气等因素的影响，两个域的数据分布存在差异。

3. 主要方法

4. 基于特征的方法
   • 特征变换：通过找到一种变换方式，将源域和目标域的数据映射到一个公共的特征空间，使得在这个空间中两个域的数据分布尽可能相似。例如，使用主成分分析（PCA）等降维技术，将源域和目标域...

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1. 定义与背景
2. 模型攻击（Model Attack）是指攻击者通过各种手段干扰、欺骗或破坏机器学习模型，使其产生错误的输出。随着机器学习模型在众多关键领域（如金融、医疗、安全等）的广泛应用，模型攻击成为一个日益重要的研究课题。攻击者的动机可能包括获取经济利益（如在金融欺诈中）、破坏系统的正常运行（如干扰自动驾驶系统）或者获取隐私信息等。
3. 常见攻击类型
4. 对抗攻击（Adversarial Attacks）
   • 原理：在对抗攻击中，攻击者通过在原始输入数据上添加微小的、精心设计的扰动，使得模型产生错误的输出。这些扰动通常是人眼难以察觉的。例如，在图像分类任务中，对于一张正确分类为“猫”的图像，攻击者...

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1. 定义与背景
2. 可解释性人工智能（Explainable AI，XAI）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使人工智能模型（尤其是复杂的深度学习模型）的决策过程和结果能够被人类理解。随着深度学习模型在各种复杂任务（如图像识别、自然语言处理等）中取得巨大成功，这些模型往往是复杂的黑盒模型，例如深度神经网络具有大量的参数和复杂的层次结构，很难直观地理解它们是如何做出决策的。而在许多关键领域，如医疗、金融、法律等，仅仅知道模型的输出结果是不够的，还需要理解模型为什么做出这样的决策，这就催生了XAI的发展。
3. 主要方法
4. 特征重要性方法：这种方法用于衡量输入特征对于模型决策的相对重要性。例如，在一个预测...

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