机器学习中英文对照表

1 0-1 Loss Function 0-1损失函数 2 Accept-Reject Sampling Method 接受-拒绝抽样法/接受-拒绝采样法 3 Accumulated Error Backpropagation 累积误差反向传播 4 Accuracy 精度 5 Acquisition Function 采集函数 6 Action 动作 7 Activation Function 激活函数 8 Active Learning 主动学习 9 Adaptive Bitrate Algorithm 自适应比特率算法 ABR10 Adaptive Boosting AdaBoost 11 Adaptive Gradient Algorithm AdaGrad 12 Adaptive Moment Estimation Algorithm Adam算法 Adam13 Adaptive Resonance Theory 自适应谐振理论 ART14 Additive Model 加性模型 15 Affinity Matrix 亲和矩阵 16 Agent 智能体 17 Algorithm 算法 18 Alpha-Beta Pruning α-β修剪法 19 Anomaly Detection 异常检测 20 Approximate Inference 近似推断 21 Area Under ROC Curve AUC AUC22 Artificial Intelligence 人工智能 AI23 Artificial Neural Network 人工神经网络 ANN24 Artificial Neuron 人工神经元 25 Attention 注意力 26 Attention Mechanism 注意力机制 27 Attribute 属性 28 Attribute Space 属性空间 29 Autoencoder 自编码器 AE30 Automatic Differentiation 自动微分 AD31 Autoregressive Model 自回归模型 AR32 Back Propagation 反向传播 BP33 Back Propagation Algorithm 反向传播算法 34 Back Propagation Through Time 随时间反向传播 BPTT35 Backward Induction 反向归纳 36 Backward Search 反向搜索 37 Bag of Words 词袋 BOW38 Bandit 赌博机/老虎机 39 Base Learner 基学习器 40 Base Learning Algorithm 基学习算法 41 Baseline 基准 42 Batch 批量 43 Batch Normalization 批量规范化 BN44 Bayes Decision Rule 贝叶斯决策准则 45 Bayes Model Averaging 贝叶斯模型平均 BMA46 Bayes Optimal Classifier 贝叶斯最优分类器 47 Bayes' Theorem 贝叶斯定理 48 Bayesian Decision Theory 贝叶斯决策理论 49 Bayesian Inference 贝叶斯推断 50 Bayesian Learning 贝叶斯学习 51 Bayesian Network 贝叶斯网/贝叶斯网络 52 Bayesian Optimization 贝叶斯优化 53 Beam Search 束搜索 54 Benchmark 基准 55 Belief Network 信念网/信念网络 BN56 Belief Propagation 信念传播 BP57 Bellman Equation 贝尔曼方程 58 Bernoulli Distribution 伯努利分布 59 Beta Distribution 贝塔分布 60 Between-Class Scatter Matrix 类间散度矩阵 61 BFGS BFGS 62 Bias 偏差/偏置 63 Bias In Affine Function 偏置 64 Bias In Statistics 偏差 65 Bias Shift 偏置偏移 66 Bias-Variance Decomposition 偏差 - 方差分解 67 Bias-Variance Dilemma 偏差 - 方差困境 68 Bidirectional Recurrent Neural Network 双向循环神经网络 Bi-RNN69 Bigram 二元语法 70 Bilingual Evaluation Understudy BLEU 71 Binary Classification 二分类 72 Binomial Distribution 二项分布 73 Binomial Test 二项检验 74 Boltzmann Distribution 玻尔兹曼分布 75 Boltzmann Machine 玻尔兹曼机 76 Boosting Boosting 77 Bootstrap Aggregating Bagging 78 Bootstrap Sampling 自助采样法 79 Bootstrapping 自助法/自举法 80 Break-Event Point 平衡点 BEP81 Bucketing 分桶 82 Calculus of Variations 变分法 83 Cascade-Correlation 级联相关 84 Catastrophic Forgetting 灾难性遗忘 85 Categorical Distribution 类别分布 86 Cell 单元 87 Chain Rule 链式法则 88 Chebyshev Distance 切比雪夫距离 89 Class 类别 90 Class-Imbalance 类别不平衡 91 Classification 分类 92 Classification And Regression Tree 分类与回归树 CART93 Classifier 分类器 94 Clique 团 95 Cluster 簇 96 Cluster Assumption 聚类假设 97 Clustering 聚类 98 Clustering Ensemble 聚类集成 99 Co-Training 协同训练 100 Coding Matrix 编码矩阵 101 Collaborative Filtering 协同过滤 102 Competitive Learning 竞争型学习 103 Comprehensibility 可解释性 104 Computation Graph 计算图 105 Computational Learning Theory 计算学习理论 106 Conditional Entropy 条件熵 107 Conditional Probability 条件概率 108 Conditional Probability Distribution 条件概率分布 109 Conditional Random Field 条件随机场 CRF110 Conditional Risk 条件风险 111 Confidence 置信度 112 Confusion Matrix 混淆矩阵 113 Conjugate Distribution 共轭分布 114 Connection Weight 连接权 115 Connectionism 连接主义 116 Consistency 一致性 117 Constrained Optimization 约束优化 118 Context Variable 上下文变量 119 Context Vector 上下文向量 120 Context Window 上下文窗口 121 Context Word 上下文词 122 Contextual Bandit 上下文赌博机/上下文老虎机 123 Contingency Table 列联表 124 Continuous Attribute 连续属性 125 Contrastive Divergence 对比散度 126 Convergence 收敛 127 Convex Optimization 凸优化 128 Convex Quadratic Programming 凸二次规划 129 Convolution 卷积 130 Convolutional Kernel 卷积核 131 Convolutional Neural Network 卷积神经网络 CNN132 Coordinate Descent 坐标下降 133 Corpus 语料库 134 Correlation Coefficient 相关系数 135 Cosine Similarity 余弦相似度 136 Cost 代价 137 Cost Curve 代价曲线 138 Cost Function 代价函数 139 Cost Matrix 代价矩阵 140 Cost-Sensitive 代价敏感 141 Covariance 协方差 142 Covariance Matrix 协方差矩阵 143 Critical Point 临界点 144 Cross Entropy 交叉熵 145 Cross Validation 交叉验证 146 Curse of Dimensionality 维数灾难 147 Cutting Plane Algorithm 割平面法 148 Data Mining 数据挖掘 149 Data Set 数据集 150 Davidon-Fletcher-Powell DFP 151 Decision Boundary 决策边界 152 Decision Function 决策函数 153 Decision Stump 决策树桩 154 Decision Tree 决策树 155 Decoder 解码器 156 Decoding 解码 157 Deconvolution 反卷积 158 Deconvolutional Network 反卷积网络 159 Deduction 演绎 160 Deep Belief Network 深度信念网络 DBN161 Deep Boltzmann Machine 深度玻尔兹曼机 DBM162 Deep Convolutional Generative Adversarial Network 深度卷积生成对抗网络 DCGAN163 Deep Learning 深度学习 DL164 Deep Neural Network 深度神经网络 DNN165 Deep Q-Network 深度Q网络 DQN166 Delta-Bar-Delta Delta-Bar-Delta 167 Denoising 去噪 168 Denoising Autoencoder 去噪自编码器 169 Denoising Score Matching 去躁分数匹配 170 Density Estimation 密度估计 171 Density-Based Clustering 密度聚类 172 Derivative 导数 173 Determinant 行列式 174 Diagonal Matrix 对角矩阵 175 Dictionary Learning 字典学习 176 Dimension Reduction 降维 177 Directed Edge 有向边 178 Directed Graphical Model 有向图模型 179 Directed Separation 有向分离 180 Dirichlet Distribution 狄利克雷分布 181 Discriminative Model 判别式模型 182 Discriminator 判别器 183 Discriminator Network 判别网络 184 Distance Measure 距离度量 185 Distance Metric Learning 距离度量学习 186 Distributed Representation 分布式表示 187 Diverge 发散 188 Divergence 散度 189 Diversity 多样性 190 Diversity Measure 多样性度量/差异性度量 191 Domain Adaptation 领域自适应 192 Dominant Strategy 主特征值 193 Dominant Strategy 占优策略 194 Down Sampling 下采样 195 Dropout 暂退法 196 Dropout Boosting 暂退Boosting 197 Dropout Method 暂退法 198 Dual Problem 对偶问题 199 Dummy Node 哑结点 200 Dynamic Bayesian Network 动态贝叶斯网络 201 Dynamic Programming 动态规划 202 Early Stopping 早停 203 Eigendecomposition 特征分解 204 Eigenvalue 特征值 205 Element-Wise Product 逐元素积 206 Embedding 嵌入 207 Empirical Conditional Entropy 经验条件熵 208 Empirical Distribution 经验分布 209 Empirical Entropy 经验熵 210 Empirical Error 经验误差 211 Empirical Risk 经验风险 212 Empirical Risk Minimization 经验风险最小化 ERM213 Encoder 编码器 214 Encoding 编码 215 End-To-End 端到端 216 Energy Function 能量函数 217 Energy-Based Model 基于能量的模型 218 Ensemble Learning 集成学习 219 Ensemble Pruning 集成修剪 220 Entropy 熵 221 Episode 回合 222 Epoch 轮 223 Error 误差 224 Error Backpropagation Algorithm 误差反向传播算法 225 Error Backpropagation 误差反向传播 226 Error Correcting Output Codes 纠错输出编码 ECOC227 Error Rate 错误率 228 Error-Ambiguity Decomposition 误差－分歧分解 229 Estimator 估计/估计量 230 Euclidean Distance 欧氏距离 231 Evidence 证据 232 Evidence Lower Bound 证据下界 ELBO233 Exact Inference 精确推断 234 Example 样例 235 Expectation 期望 236 Expectation Maximization 期望最大化 EM237 Expected Loss 期望损失 238 Expert System 专家系统 239 Exploding Gradient 梯度爆炸 240 Exponential Loss Function 指数损失函数 241 Factor 因子 242 Factorization 因子分解 243 Feature 特征 244 Feature Engineering 特征工程 245 Feature Map 特征图 246 Feature Selection 特征选择 247 Feature Vector 特征向量 248 Featured Learning 特征学习 249 Feedforward 前馈 250 Feedforward Neural Network 前馈神经网络 FNN251 Few-Shot Learning 少试学习 252 Filter 滤波器 253 Fine-Tuning 微调 254 Fluctuation 振荡 255 Forget Gate 遗忘门 256 Forward Propagation 前向传播/正向传播 257 Forward Stagewise Algorithm 前向分步算法 258 Fractionally Strided Convolution 微步卷积 259 Frobenius Norm Frobenius 范数 260 Full Padding 全填充 261 Functional 泛函 262 Functional Neuron 功能神经元 263 Gated Recurrent Unit 门控循环单元 GRU264 Gated RNN 门控RNN 265 Gaussian Distribution 高斯分布 266 Gaussian Kernel 高斯核 267 Gaussian Kernel Function 高斯核函数 268 Gaussian Mixture Model 高斯混合模型 GMM269 Gaussian Process 高斯过程 270 Generalization Ability 泛化能力 271 Generalization Error 泛化误差 272 Generalization Error Bound 泛化误差上界 273 Generalize 泛化 274 Generalized Lagrange Function 广义拉格朗日函数 275 Generalized Linear Model 广义线性模型 276 Generalized Rayleigh Quotient 广义瑞利商 277 Generative Adversarial Network 生成对抗网络 278 Generative Model 生成式模型 279 Generator 生成器 280 Generator Network 生成器网络 281 Genetic Algorithm 遗传算法 GA282 Gibbs Distribution 吉布斯分布 283 Gibbs Sampling 吉布斯采样/吉布斯抽样 284 Gini Index 基尼指数 285 Global Markov Property 全局马尔可夫性 286 Global Minimum 全局最小 287 Gradient 梯度 288 Gradient Clipping 梯度截断 289 Gradient Descent 梯度下降 290 Gradient Descent Method 梯度下降法 291 Gradient Exploding Problem 梯度爆炸问题 292 Gram Matrix Gram 矩阵 293 Graph Convolutional Network 图卷积神经网络/图卷积网络 GCN294 Graph Neural Network 图神经网络 GNN295 Graphical Model 图模型 GM296 Grid Search 网格搜索 297 Ground Truth 真实值 298 Hadamard Product Hadamard积 299 Hamming Distance 汉明距离 300 Hard Margin 硬间隔 301 Hebbian Rule 赫布法则 302 Hidden Layer 隐藏层 303 Hidden Markov Model 隐马尔可夫模型 HMM304 Hidden Variable 隐变量 305 Hierarchical Clustering 层次聚类 306 Hilbert Space 希尔伯特空间 307 Hinge Loss Function 合页损失函数/Hinge损失函数 308 Hold-Out 留出法 309 Hyperparameter 超参数 310 Hyperparameter Optimization 超参数优化 311 Hypothesis 假设 312 Hypothesis Space 假设空间 313 Hypothesis Test 假设检验 314 Identity Matrix 单位矩阵 315 Imitation Learning 模仿学习 316 Importance Sampling 重要性采样 317 Improved Iterative Scaling 改进的迭代尺度法 IIS318 Incremental Learning 增量学习 319 Independent and Identically Distributed 独立同分布 I.I.D.320 Indicator Function 指示函数 321 Individual Learner 个体学习器 322 Induction 归纳 323 Inductive Bias 归纳偏好 324 Inductive Learning 归纳学习 325 Inductive Logic Programming 归纳逻辑程序设计 ILP326 Inference 推断 327 Information Entropy 信息熵 328 Information Gain 信息增益 329 Inner Product 内积 330 Instance 示例 331 Internal Covariate Shift 内部协变量偏移 332 Inverse Matrix 逆矩阵 333 Inverse Resolution 逆归结 334 Isometric Mapping 等度量映射 Isomap335 Jacobian Matrix 雅可比矩阵 336 Jensen Inequality Jensen不等式 337 Joint Probability Distribution 联合概率分布 338 K-Armed Bandit Problem k-摇臂老虎机 339 K-Fold Cross Validation k 折交叉验证 340 Karush-Kuhn-Tucker Condition KKT条件 341 Karush–Kuhn–Tucker Karush–Kuhn–Tucker 342 Kernel Function 核函数 343 Kernel Method 核方法 344 Kernel Trick 核技巧 345 Kernelized Linear Discriminant Analysis 核线性判别分析 KLDA346 KL Divergence KL散度 347 L-BFGS L-BFGS 348 Label 标签/标记 349 Label Space 标记空间 350 Lagrange Duality 拉格朗日对偶性 351 Lagrange Multiplier 拉格朗日乘子 352 Language Model 语言模型 353 Laplace Smoothing 拉普拉斯平滑 354 Laplacian Correction 拉普拉斯修正 355 Latent Dirichlet Allocation 潜在狄利克雷分配 LDA356 Latent Semantic Analysis 潜在语义分析 LSA357 Latent Variable 潜变量/隐变量 358 Law of Large Numbers 大数定律 359 Layer Normalization 层规范化 360 Lazy Learning 懒惰学习 361 Leaky Relu 泄漏修正线性单元/泄漏整流线性单元 362 Learner 学习器 363 Learning 学习 364 Learning By Analogy 类比学习 365 Learning Rate 学习率 366 Learning Vector Quantization 学习向量量化 LVQ367 Least Square Method 最小二乘法 LSM368 Least Squares Regression Tree 最小二乘回归树 369 Left Singular Vector 左奇异向量 370 Likelihood 似然 371 Linear Chain Conditional Random Field 线性链条件随机场 372 Linear Classification Model 线性分类模型 373 Linear Classifier 线性分类器 374 Linear Dependence 线性相关 375 Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 LDA376 Linear Model 线性模型 377 Linear Regression 线性回归 378 Link Function 联系函数 379 Local Markov Property 局部马尔可夫性 380 Local Minima 局部极小 381 Local Minimum 局部极小 382 Local Representation 局部式表示/局部式表征 383 Log Likelihood 对数似然函数 384 Log Linear Model 对数线性模型 385 Log-Likelihood 对数似然 386 Log-Linear Regression 对数线性回归 387 Logistic Function 对数几率函数 388 Logistic Regression 对数几率回归 LR389 Logit 对数几率 390 Long Short Term Memory 长短期记忆 LSTM391 Long Short-Term Memory Network 长短期记忆网络 LSTM392 Loopy Belief Propagation 环状信念传播 LBP393 Loss Function 损失函数 394 Low Rank Matrix Approximation 低秩矩阵近似 395 Machine Learning 机器学习 ML396 Macron-R 宏查全率 397 Manhattan Distance 曼哈顿距离 398 Manifold 流形 399 Manifold Assumption 流形假设 400 Manifold Learning 流形学习 401 Margin 间隔 402 Marginal Distribution 边缘分布 403 Marginal Independence 边缘独立性 404 Marginalization 边缘化 405 Markov Chain 马尔可夫链 406 Markov Chain Monte Carlo 马尔可夫链蒙特卡罗 MCMC407 Markov Decision Process 马尔可夫决策过程 MDP408 Markov Network 马尔可夫网络 409 Markov Process 马尔可夫过程 410 Markov Random Field 马尔可夫随机场 MRF411 Mask 掩码 412 Matrix 矩阵 413 Matrix Inversion 逆矩阵 414 Max Pooling 最大汇聚 415 Maximal Clique 最大团 416 Maximum Entropy Model 最大熵模型 417 Maximum Likelihood Estimation 极大似然估计 MLE418 Maximum Margin 最大间隔 419 Mean Filed 平均场 420 Mean Pooling 平均汇聚 421 Mean Squared Error 均方误差 422 Mean-Field 平均场 423 Memory Network 记忆网络 MN424 Message Passing 消息传递 425 Metric Learning 度量学习 426 Micro-R 微查全率 427 Minibatch 小批量 428 Minimal Description Length 最小描述长度 MDL429 Minimax Game 极小极大博弈 430 Minkowski Distance 闵可夫斯基距离 431 Mixture of Experts 混合专家模型 432 Mixture-of-Gaussian 高斯混合 433 Model 模型 434 Model Selection 模型选择 435 Momentum Method 动量法 436 Monte Carlo Method 蒙特卡罗方法 437 Moral Graph 端正图/道德图 438 Moralization 道德化 439 Multi-Class Classification 多分类 440 Multi-Head Attention 多头注意力 441 Multi-Head Self-Attention 多头自注意力 442 Multi-Kernel Learning 多核学习 443 Multi-Label Learning 多标记学习 444 Multi-Layer Feedforward Neural Networks 多层前馈神经网络 445 Multi-Layer Perceptron 多层感知机 MLP446 Multinomial Distribution 多项分布 447 Multiple Dimensional Scaling 多维缩放 448 Multiple Linear Regression 多元线性回归 449 Multitask Learning 多任务学习 450 Multivariate Normal Distribution 多元正态分布 451 Mutual Information 互信息 452 N-Gram Model N元模型 453 Naive Bayes Classifier 朴素贝叶斯分类器 454 Naive Bayes 朴素贝叶斯 NB455 Nearest Neighbor Classifier 最近邻分类器 456 Negative Log Likelihood 负对数似然函数 457 Neighbourhood Component Analysis 近邻成分分析 NCA458 Net Input 净输入 459 Neural Network 神经网络 NN460 Neural Turing Machine 神经图灵机 NTM461 Neuron 神经元 462 Newton Method 牛顿法 463 No Free Lunch Theorem 没有免费午餐定理 NFL464 Noise-Contrastive Estimation 噪声对比估计 NCE465 Nominal Attribute 列名属性 466 Non-Convex Optimization 非凸优化 467 Non-Metric Distance 非度量距离 468 Non-Negative Matrix Factorization 非负矩阵分解 NMF469 Non-Ordinal Attribute 无序属性 470 Norm 范数 471 Normal Distribution 正态分布 472 Normalization 规范化 473 Nuclear Norm 核范数 474 Number of Epochs 轮数 475 Numerical Attribute 数值属性 476 Object Detection 目标检测 477 Oblique Decision Tree 斜决策树 478 Occam's Razor 奥卡姆剃刀 479 Odds 几率 480 Off-Policy 异策略 481 On-Policy 同策略 482 One-Dependent Estimator 独依赖估计 ODE483 One-Hot 独热 484 Online Learning 在线学习 485 Optimizer 优化器 486 Ordinal Attribute 有序属性 487 Orthogonal 正交 488 Orthogonal Matrix 正交矩阵 489 Out-Of-Bag Estimate 包外估计 490 Outlier 异常点 491 Over-Parameterized 过度参数化 492 Overfitting 过拟合 493 Oversampling 过采样 494 Pac-Learnable PAC可学习 495 Padding 填充 496 Pairwise Markov Property 成对马尔可夫性 497 Parallel Distributed Processing 分布式并行处理 PDP498 Parameter 参数 499 Parameter Estimation 参数估计 500 Parameter Space 参数空间 501 Parameter Tuning 调参 502 Parametric ReLU 参数化修正线性单元/参数化整流线性单元 PReLU503 Part-Of-Speech Tagging 词性标注 504 Partial Derivative 偏导数 505 Partially Observable Markov Decision Processes 部分可观测马尔可夫决策过程 POMDP506 Partition Function 配分函数 507 Perceptron 感知机 508 Performance Measure 性能度量 509 Perplexity 困惑度 510 Pointer Network 指针网络 511 Policy 策略 512 Policy Gradient 策略梯度 513 Policy Iteration 策略迭代 514 Polynomial Kernel Function 多项式核函数 515 Pooling 汇聚 516 Pooling Layer 汇聚层 517 Positive Definite Matrix 正定矩阵 518 Post-Pruning 后剪枝 519 Potential Function 势函数 520 Power Method 幂法 521 Pre-Training 预训练 522 Precision 查准率/准确率 523 Prepruning 预剪枝 524 Primal Problem 主问题 525 Primary Visual Cortex 初级视觉皮层 526 Principal Component Analysis 主成分分析 PCA527 Prior 先验 528 Probabilistic Context-Free Grammar 概率上下文无关文法 529 Probabilistic Graphical Model 概率图模型 PGM530 Probabilistic Model 概率模型 531 Probability Density Function 概率密度函数 PDF532 Probability Distribution 概率分布 533 Probably Approximately Correct 概率近似正确 PAC534 Proposal Distribution 提议分布 535 Prototype-Based Clustering 原型聚类 536 Proximal Gradient Descent 近端梯度下降 PGD537 Pruning 剪枝 538 Quadratic Loss Function 平方损失函数 539 Quadratic Programming 二次规划 540 Quasi Newton Method 拟牛顿法 541 Radial Basis Function 径向基函数 RBF542 Random Forest 随机森林 RF543 Random Sampling 随机采样 544 Random Search 随机搜索 545 Random Variable 随机变量 546 Random Walk 随机游走 547 Recall 查全率/召回率 548 Receptive Field 感受野 549 Reconstruction Error 重构误差 550 Rectified Linear Unit 修正线性单元/整流线性单元 ReLU551 Recurrent Neural Network 循环神经网络 RNN552 Recursive Neural Network 递归神经网络 RecNN553 Regression 回归 554 Regularization 正则化 555 Regularizer 正则化项 556 Reinforcement Learning 强化学习 RL557 Relative Entropy 相对熵 558 Reparameterization 再参数化/重参数化 559 Representation 表示 560 Representation Learning 表示学习 561 Representer Theorem 表示定理 562 Reproducing Kernel Hilbert Space 再生核希尔伯特空间 RKHS563 Rescaling 再缩放 564 Reset Gate 重置门 565 Residual Connection 残差连接 566 Residual Network 残差网络 ResNet567 Restricted Boltzmann Machine 受限玻尔兹曼机 RBM568 Reward 奖励 569 Ridge Regression 岭回归 570 Right Singular Vector 右奇异向量 571 Risk 风险 572 Robustness 稳健性 573 Root Node 根结点 574 Rule Learning 规则学习 575 Saddle Point 鞍点 576 Sample 样本 577 Sample Complexity 样本复杂度 578 Sample Space 样本空间 579 Scalar 标量 580 Selective Ensemble 选择性集成 581 Self Information 自信息 582 Self-Attention 自注意力 583 Self-Organizing Map 自组织映射网 SOM584 Self-Training 自训练 585 Semi-Definite Programming 半正定规划 586 Semi-Naive Bayes Classifiers 半朴素贝叶斯分类器 587 Semi-Restricted Boltzmann Machine 半受限玻尔兹曼机 588 Semi-Supervised Clustering 半监督聚类 589 Semi-Supervised Learning 半监督学习 590 Semi-Supervised Support Vector Machine 半监督支持向量机 S3VM591 Sentiment Analysis 情感分析 592 Separating Hyperplane 分离超平面 593 Sequential Covering 序贯覆盖 594 Sigmoid Belief Network Sigmoid信念网络 SBN595 Sigmoid Function Sigmoid函数 596 Signed Distance 带符号距离 597 Similarity Measure 相似度度量 598 Simulated Annealing 模拟退火 599 Simultaneous Localization And Mapping 即时定位与地图构建 SLAM600 Singular Value 奇异值 601 Singular Value Decomposition 奇异值分解 SVD602 Skip-Gram Model 跳元模型 603 Smoothing 平滑 604 Soft Margin 软间隔 605 Soft Margin Maximization 软间隔最大化 606 Softmax Softmax/软最大化 607 Softmax Function Softmax函数/软最大化函数 608 Softmax Regression Softmax回归/软最大化回归 609 Softplus Function Softplus函数 610 Span 张成子空间 611 Sparse Coding 稀疏编码 612 Sparse Representation 稀疏表示 613 Sparsity 稀疏性 614 Specialization 特化 615 Splitting Variable 切分变量 616 Squashing Function 挤压函数 617 Standard Normal Distribution 标准正态分布 618 State 状态 619 State Value Function 状态值函数 620 State-Action Value Function 状态-动作值函数 621 Stationary Distribution 平稳分布 622 Stationary Point 驻点 623 Statistical Learning 统计学习 624 Steepest Descent 最速下降法 625 Stochastic Gradient Descent 随机梯度下降 626 Stochastic Matrix 随机矩阵 627 Stochastic Process 随机过程 628 Stratified Sampling 分层采样 629 Stride 步幅 630 Structural Risk 结构风险 631 Structural Risk Minimization 结构风险最小化 SRM632 Subsample 子采样 633 Subsampling 下采样 634 Subset Search 子集搜索 635 Subspace 子空间 636 Supervised Learning 监督学习 637 Support Vector 支持向量 638 Support Vector Expansion 支持向量展式 639 Support Vector Machine 支持向量机 SVM640 Surrogat Loss 替代损失 641 Surrogate Function 替代函数 642 Surrogate Loss Function 代理损失函数 643 Symbolism 符号主义 644 Tangent Propagation 正切传播 645 Teacher Forcing 强制教学 646 Temporal-Difference Learning 时序差分学习 647 Tensor 张量 648 Test Error 测试误差 649 Test Sample 测试样本 650 Test Set 测试集 651 Threshold 阈值 652 Threshold Logic Unit 阈值逻辑单元 653 Threshold-Moving 阈值移动 654 Tied Weight 捆绑权重 655 Tikhonov Regularization Tikhonov正则化 656 Time Delay Neural Network 时延神经网络 TDNN657 Time Homogenous Markov Chain 时间齐次马尔可夫链 658 Time Step 时间步 659 Token 词元 660 Token 词元 661 Tokenization 词元化 662 Tokenizer 词元分析器 663 Topic Model 话题模型 664 Topic Modeling 话题分析 665 Trace 迹 666 Training 训练 667 Training Error 训练误差 668 Training Sample 训练样本 669 Training Set 训练集 670 Transductive Learning 直推学习 671 Transductive Transfer Learning 直推迁移学习 672 Transfer Learning 迁移学习 673 Transformer Transformer 674 Transformer Model Transformer模型 675 Transpose 转置 676 Transposed Convolution 转置卷积 677 Trial And Error 试错 678 Trigram 三元语法 679 Turing Machine 图灵机 680 Underfitting 欠拟合 681 Undersampling 欠采样 682 Undirected Graphical Model 无向图模型 683 Uniform Distribution 均匀分布 684 Unigram 一元语法 685 Unit 单元 686 Universal Approximation Theorem 通用近似定理 687 Universal Approximator 通用近似器 688 Universal Function Approximator 通用函数近似器 689 Unknown Token 未知词元 690 Unsupervised Layer-Wise Training 无监督逐层训练 691 Unsupervised Learning 无监督学习 UL692 Update Gate 更新门 693 Upsampling 上采样 694 V-Structure V型结构 695 Validation Set 验证集 696 Validity Index 有效性指标 697 Value Function Approximation 值函数近似 698 Value Iteration 值迭代 699 Vanishing Gradient Problem 梯度消失问题 700 Vapnik-Chervonenkis Dimension VC维 701 Variable Elimination 变量消去 702 Variance 方差 703 Variational Autoencoder 变分自编码器 VAE704 Variational Inference 变分推断 705 Vector 向量 706 Vector Space Model 向量空间模型 VSM707 Version Space 版本空间 708 Viterbi Algorithm 维特比算法 709 Vocabulary 词表 710 Warp 线程束 711 Weak Learner 弱学习器 712 Weakly Supervised Learning 弱监督学习 713 Weight 权重 714 Weight Decay 权重衰减 715 Weight Sharing 权共享 716 Weighted Voting 加权投票 717 Whitening 白化 718 Winner-Take-All 胜者通吃 719 Within-Class Scatter Matrix 类内散度矩阵 720 Word Embedding 词嵌入 721 Word Sense Disambiguation 词义消歧 722 Word Vector 词向量 723 Zero Padding 零填充 724 Zero-Shot Learning 零试学习 725 Zipf's Law 齐普夫定律