深度学习论文常用词汇解析
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更新于2024-09-05
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"这是一份关于论文常见英语单词的文档,特别针对计算机视觉(CV)、机器学习(ML)以及深度学习(DL)领域的专业词汇。这份资料由王大东摸鱼爱好者/炼丹术士整理,并添加了音标,帮助读者理解和记忆这些在论文中具有特定含义的词汇。"
在阅读CV、ML和DL领域的学术论文时,掌握这些专业词汇至关重要,因为它们常常具有特定的学术含义,与日常英语用法有所区别。以下是一些关键词汇的详细解释:
1. **Counterfeit** /ˈkaʊntəfɪt/ - 伪造的:在论文中,可能指伪造的数据或模型,用于测试系统的抗欺骗能力。
2. **Latent** /ˈleɪtnt/ - 潜在的:指未被观察到但对模型或系统有影响的特征或状态。
3. **Interaction** - 相互作用:在算法或模型中,表示不同因素之间的相互影响。
4. **Trivial** /ˈtraɪvɪəl/ - 琐碎的:通常与non-trivial对比,表示不重要的或容易解决的问题。non-trivial则指复杂且关键的问题。
5. **Bound** - 限制在:用于描述模型性能或参数的上下限。
6. **Separate** - 分开的,单独的:在数据处理中,可能指独立的数据集或特征。
7. **Prominent** - 重要的;著名的,突出的:用于形容关键的模型特性或实验结果。
8. **Scalar** - 标量:在数学和物理学中,表示没有方向只有大小的数值。
9. **Assign** - 确定:在机器学习中,可能指分配标签或权重。
10. **Simultaneously** - 同时地:描述多个事件或操作在同一时间发生。
11. **Prohibitive** - 禁止的:可能指某些方法由于过于复杂或成本过高而无法实施。
12. **Analogous** /əˈnæləɡəs/ - 类似的:用于比较两个不同事物之间的相似性。
13. **Optimum/Optimal** - 最佳的:寻找模型的最佳参数或条件。
14. **Proposition** - 计划;主张;提议:在论文中,常指提出的新理论或假设。
15. **Saturate** /ˈsætʃəreɪt/ - 饱和,充满:在图像处理中,可能指颜色饱和度或模型训练的饱和状态。
16. **Objective** - 目标:研究或模型试图达成的目标。
17. **Differentiate** - 区分,分开;求微分:在深度学习中,常用于反向传播过程,计算梯度。
18. **Region** - 区域:在图像分析中,可能指感兴趣区域(ROI)。
19. **Theorem** - 定理:数学中的一个经过证明的命题。
20. **Semantic** - 语义的;意义(划重点!):在计算机视觉中,指图像内容的理解。
21. **Segmentation** - 分割:如semantic segmentation,是将图像像素分为不同类别的任务。
22. **Substantial** - 显著的,重要的;substantially - 相当多地:用于强调结果的重要性和程度。
23. **Counteract** - 抵消;抵制:用于描述一个因素抵消另一个因素的影响。
24. **Augment** - 增加:增强数据集或模型的多样性。
25. **Texture** - 结构,纹理:在图像分析中,是描述图像表面细节的关键属性。
26. **Plausible** - 貌似合理的:描述看似合理但实际上可能不准确的假设或解释。
27. **Alternatively** - 或者;alternative - 可供替代的:提出另一种可能性或方法。
28. **Inherently** - 内在地,本质上地:指事物的基本性质。
29. **External** - 外在的:与系统内部相对,可能指外部数据源或环境因素。
30. **State-of-the-art** - 先进的:描述最新的技术或方法。
31. **Geometry** - 几何学:在计算机图形学和图像处理中,涉及形状和空间关系。
32. **Spark** - 启发:激发新的思想或创新。
33. **Synthesis** - 合成;n. 综合体:创建新的数据或模型组合。
34. **Compression** - 压缩:减少数据的存储或传输需求。
35. **Wavelet** - 小波:一种信号处理工具,常用于图像分析和压缩。
36. **Deviation** - 偏差;[数]偏差:描述数据或结果与期望值的偏离。
37. **Standard Deviation** - 标准差:衡量数据分布的离散程度。
38. **Synthetic** - 合成的,人工的:用于描述人为生成的数据或模拟环境。
39. **Assessment** - 评价:评估模型或方法的性能。
40. **Property** - 特性:描述某个对象或系统所具有的特征。
41. **Intriguing** - 引起兴趣的:用来形容有趣或引人深思的研究发现。
42. **Quantization** - 数字化:将连续数据转化为离散值的过程。
43. **Quantitative** - 定量分析的:基于数量和数据的分析方法。
44. **Give rise to** - 造成,导致:描述某个条件或操作引发的结果。
45. **Convergence** - 聚合,收敛:在优化或学习过程中,表示模型参数或结果逐渐接近最优状态。
46. **Exclude** - 排除:在建模或数据分析中,排除无关或不良的变量或样本。
47. **Intuitive** - 凭直觉的:描述直观易理解的概念或方法。
48. **Suppression** - 抑制,阻碍:可能指噪声抑制或特征选择中的消除不必要信息。
49. **Coordinate** - 坐标:在几何或图像处理中,用于定位位置的数值。
这些词汇构成了深度学习和相关领域论文的核心语言,理解和掌握它们将有助于更深入地阅读和理解学术文献。通过不断地学习和实践,读者可以逐渐提高阅读论文的能力,更好地跟进行业发展。
2022-06-19 上传
2022-07-03 上传
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