强化学习，人工智能的自主学习之道 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，它通过智能体（Agent）与环境（Environment）的交互来学习... 行业快讯 日本人工智能展 15 2025-07-01
贝叶斯学习，从概率到智能决策的核心方法 在人工智能和机器学习的快速发展中,贝叶斯学习（Bayesian Learning）作为一种基于概率统计的推理方法，已经成为许多智能系统的核心理论基础，它不仅广泛... 行业快讯 日本人工智能展 11 2025-07-01
策略梯度，强化学习中的核心优化方法 在强化学习（Reinforcement Learning, RL）领域，策略梯度（Policy Gradient, PG）方法是一类直接优化策略的算法，与基于值... 行业快讯 日本人工智能展 10 2025-07-01
模型泛化能力，机器学习中的核心挑战与提升策略 在机器学习领域，模型的泛化能力（Generalization Ability）是衡量其性能的关键指标之一，泛化能力指的是模型在未见过的数据上表现良好的能力，而不... 行业快讯 日本人工智能展 15 2025-07-01
梯度裁剪，优化深度学习训练的关键技术 在深度学习的训练过程中，梯度下降（Gradient Descent）及其变体（如SGD、Adam等）是优化神经网络的核心方法，在某些情况下，梯度可能会变得异常大... 行业快讯 日本人工智能展 19 2025-07-01
超参数优化，提升机器学习模型性能的关键技术 在机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning, DL）领域，模型的性能不仅依赖于算法本身，还受到超参数（Hype... 行业快讯 日本人工智能展 14 2025-07-01
逻辑回归，原理、应用与实现 逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中一种经典的分类算法，广泛应用于二分类问题，如垃圾邮件识别、疾病预测、金融风险评估等，尽管其名称中包... 行业快讯 日本人工智能展 9 2025-07-01
蒙特卡洛方法，随机模拟的科学与艺术 蒙特卡洛方法（Monte Carlo Method）是一种基于随机抽样的数值计算方法，广泛应用于物理学、金融学、工程学、计算机科学等领域，它的核心思想是利用随机... 行业快讯 日本人工智能展 11 2025-07-01
马尔可夫链，从概率模型到现实应用 马尔可夫链（Markov Chain）是一种重要的随机过程，由俄罗斯数学家安德雷·马尔可夫（Andrey Markov）于20世纪初提出，它在概率论、统计学、计... 行业快讯 日本人工智能展 14 2025-07-01
零样本学习，突破数据限制的人工智能新范式 在传统的人工智能（AI）和机器学习（ML）领域，模型的训练通常依赖于大量标注数据，现实世界中的许多任务往往缺乏足够的训练样本，甚至可能面临完全没有标注数据的挑战... 行业快讯 日本人工智能展 10 2025-07-01
