机器学习深度学习词汇解析：中英对照

"该资源提供了一份机器学习与深度学习领域的专业词汇中英文对照表，涵盖了从基础概念到高级算法的多种术语。" 在机器学习和深度学习领域，掌握专业词汇是理解和应用这些技术的关键。以下是一些核心概念的详细解释： 1. **activation** (激活值): 在神经网络中，每个节点的输出被称为激活值，它反映了输入信息经过非线性变换后的状态。 2. **activation function** (激活函数): 激活函数是神经网络的核心组成部分，如sigmoid、ReLU或tanh，用于引入非线性并决定神经元是否被激活。 3. **additive noise** (加性噪声): 在数据中添加随机噪声，常用于训练模型的鲁棒性或正则化。 4. **autoencoder** (自编码器): 一种无监督学习模型，用于学习数据的有效表示，通过压缩（编码）后再解压缩（解码）来实现。 5. **batch gradient ascent** (批量梯度上升法): 优化算法的一种，用于最大化损失函数，与梯度下降相反，用于最大似然估计。 6. **Bayesian regularization method** (贝叶斯规则化方法): 通过贝叶斯统计来控制模型复杂度，避免过拟合。 7. **Bernoulli random variable** (伯努利随机变量): 只有两种可能结果（成功/失败）的概率分布。 8. **bias term** (偏置项): 在神经网络中，每个权重连接上都附加的常数值，帮助调整模型的预测位置。 9. **binary classification** (二元分类): 将样本分为两个类别的问题。 10. **class labels** (类型标记): 数据集中用于指示样本所属类别的标签。 11. **concatenation** (级联): 将多个向量或矩阵连接在一起的操作。 12. **conjugate gradient** (共轭梯度): 用于求解大型稀疏线性系统的快速迭代方法。 13. **contiguous groups** (联通区域): 在图像处理中，连续的像素区域，通常用于对象检测或分割。 14. **convex optimization software** (凸优化软件): 如CVX，用于解决具有凸约束的优化问题。 15. **convolution** (卷积): 在深度学习中，用于提取图像特征的操作。 16. **cost function** (代价函数): 评估模型性能的函数，优化的目标是使其最小化。 17. **covariance matrix** (协方差矩阵): 描述一组变量之间的相互关系。 18. **DC component** (直流分量): 信号中不随时间变化的部分。 19. **decorrelation** (去相关): 减少数据集中的特征间关联，提高模型的泛化能力。 20. **degeneracy** (退化): 当模型或系统失去唯一解时的状态。 21. **dimensionality reduction** (降维): 将高维数据转换为低维表示，如主成分分析(PCA)或奇异值分解(SVD)。 22. **derivative** (导函数): 表示函数变化率的数学工具，用于优化过程中的梯度计算。 23. **diagonal** (对角线): 矩阵中主对角线上的元素。 24. **diffusion of gradients** (梯度的弥散): 在深度学习中，梯度传播到网络深层时逐渐减小的现象。 25. **eigenvalue** (特征值): 线性代数中，对应于特征向量的标量，反映了矩阵变换的影响。 26. **eigenvector** (特征向量): 当向量被矩阵乘以时，其方向不变，仅长度变化。 27. **error term** (残差): 实际值与预测值之间的差异，用于计算损失。 28. **feature matrix** (特征矩阵): 包含所有样本特征的矩阵。 29. **feature standardization** (特征标准化): 调整特征值以使它们具有相同的尺度，通常通过z-score或min-max标准化实现。 30. **feedforward architectures** (前馈结构算法): 信息单向传递，无循环的神经网络结构。 31. **feedforward neural network** (前馈神经网络): 基本的神经网络类型，信息从输入层流向输出层，不包含反馈循环。 32. **feedforward pass** (前向传导): 在神经网络中，从输入到输出的计算过程。 33. **fine-tuning** (微调): 在预训练模型的基础上，用特定任务的数据进行小规模训练以改进性能。 34. **first-order feature** (一阶特征): 直接表示数据的基本属性，如像素强度或文本词频。 35. **forward pass** (前向传播): 在神经网络中，计算输入到输出的完整过程。 36. **forward propagation** (前向传播): 与前向传导同义，指计算网络中所有层的激活值的过程。 37. **Gaussian prior** (高斯先验概率): 在贝叶斯统计中，假设参数服从高斯分布的先验概率。 38. **generative model** (生成模型): 学习数据分布的模型，可以生成新样本。 39. **gradient descent** (梯度下降): 用于最小化损失函数的优化算法，沿着负梯度方向更新参数。 40. **Greedylayer-wisetraining** (逐层贪婪训练方法): 在深度学习中，逐层训练模型，每层只优化当前层的参数。 41. **grouping matrix** (分组矩阵): 用于组织或分组数据的矩阵。 42. **Hadamard product** (阿达马乘积): 矩阵间的元素-wise乘法。 43. **Hessian** (海森矩阵): 一个函数的二阶导数矩阵，用于描述函数曲面的弯曲情况。 以上是部分机器学习和深度学习专业词汇的解释，涵盖了许多基础和进阶概念，有助于深入理解相关领域的理论和实践。