注意力机制（Attention Mechanism）是一种在深度学习模型中用来提高模型对输入数据的关注度的技术。它主要用于处理序列数据或集合数据，在处理过程中将注意力集中在与任务相关的部分，从而提高模型的性能和效率。 注意力机制模仿人类在解决任务...

长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN）变体，用于解决传统RNN中梯度消失和梯度爆炸问题，并能更好地捕捉长时序依赖关系。LSTM引入了门控机制，通过三个门：遗忘门、输入门和输出门，...

循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是一类用于处理序列数据的神经网络，它具有记忆性质，可以在处理序列数据时考虑前面的输入信息。RNN在自然语言处理、时间序列预测、语音识别等领域有广泛的应用。 RNN的主要特点...

词嵌入（Word Embeddings）是自然语言处理领域中一种常用的文本表示方法，用于将单词映射到实数向量空间中的稠密向量。与词袋模型（Bag of Words）不同，词嵌入考虑了单词的语义和语法信息，能够在向量空间中捕捉单词之间的关系和相似性...

词袋模型（Bag of Words，BoW）是自然语言处理中一种简单的文本表示方法，用于将文本转换为向量形式，以便机器学习算法能够处理。BoW模型不考虑单词的顺序和语法，只关注文本中单词的频率信息。它将文本表示为一个包含所有单词出现次数的向量，每...

Actor-Critic算法是一种强化学习算法，结合了策略梯度方法（Actor）和值函数方法（Critic）。它的核心思想是同时学习一个策略和一个值函数，从而在更新策略时，利用值函数来减少方差，提高训练的稳定性和效率。 Actor-Critic算...

策略梯度（Policy Gradient）是一类强化学习算法，用于训练智能体在环境中做出决策以最大化累积奖励。与值函数方法不同，策略梯度直接学习一个策略（policy），该策略将状态映射到动作的概率分布。通过调整策略的参数，智能体可以优化其性能，...

深度Q网络（Deep Q Network，DQN）是一种强化学习算法，用于训练智能体在环境中做出决策以最大化累积奖励。与传统的Q-Learning不同，DQN使用神经网络来逼近Q值函数，以处理高维状态空间和动作空间的问题。 DQN的核心思想是使用...

Q-Learning是一种用于强化学习的算法，用于训练智能体（agent）在环境中做出决策以最大化累积奖励的能力。Q-Learning是基于值函数的方法，通过学习一个值函数Q(s, a)，其中s表示状态，a表示动作，来指导智能体在不同状态下选择最...

t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非线性降维技术，用于将高维数据转换为低维数据，以便于可视化和分析。t-SNE的主要目标是保留数据点之间的相似性，即在高维空间中相似的数据点在...