人工智能（Artificial intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是一个笼统而宽泛的概念，人工智能的最终目标是使计算机能够模拟人的思维方式和行为。

机器学习 方差 正则化 auc roc曲线 2025-04-04 13:13  2

机器学习与组合优化的结合是近年来的研究热点之一，这种结合利用机器学习的强大数据处理和模式识别能力，以及组合优化的高效问题求解能力，为解决复杂优化问题提供了新的思路和方法。

组合 机器学习 正则化 启发式算法 离群点 2025-03-03 22:42  5

灾难性遗忘” 是一个非常重要且常见的现象，尤其是在对大型语言模型 (LLMs) 进行微调时。 这通常指的是模型在新的、微调任务上性能提升的同时，在原有任务或通用能力上出现显著下降，甚至完全丧失。 这种现象的核心就是灾难性遗忘 (Catastrophic For

模型 decay 正则化 过拟合 batch 2025-03-19 15:09  5

机器学习的目的是通过大量历史数据训练出一个数学模型，然后用这个模型在新的、未见过的数据上进行预测或分类。然而，在实际操作中，我们面临一个关键问题：如何验证模型的好坏？以下是解决这个问题的标准流程。

训练 模型 机器学习 决策树 正则化 2025-03-19 10:29  5

知识蒸馏是一种通过性能与模型规模的权衡来实现模型压缩的技术。其核心思想是将较大规模模型（称为教师模型）中的知识迁移到规模较小的模型（称为学生模型）中。这一过程可以理解为用教师的知识指导学生更快地学习，用更少的计算资源取得较高的性能。

模态 技术 正则化 2025-01-30 08:06  10

权重初始化不当权重初始化是神经网络训练的重要步骤之一。如果权重初始化过大，那么在反向传播过程中，梯度的计算会受到很大的影响，容易导致梯度爆炸。例如，如果权重由标准正态分布初始化，其期望数量级为1，那么在多层传播后，梯度值可能会变得非常大。网络层数过多在深层神经

神经网络 正则化 范数 2025-01-24 06:28  9

本文以某车企用户之声为假设背景，对基于ai的用户舆情解决方案进行需求调研、业务场景分析、业务流程分析、产品定位分析，并进行产品选型和解决方案设计。

舆情 舆情分析 正则化 2024-12-30 09:54  9

词嵌入在处理众多自然语言处理相关任务时，成果斐然。然而，词嵌入也会捕捉到社会中常见的刻板偏见，从而影响其在下游任务中的预测表现。尽管针对静态嵌入已提出了多种技术，也有批评之声，但致力于减轻上下文嵌入偏差的工作却寥寥无几。本文为 MLM（掩码语言模型）提出了全新

性别 mlm 正则化 2024-12-06 06:46  13