人工智能（AI）作为当今最具革命性的技术之一，其算法领域包含了众多专业术语和概念。本专题页将系统性地介绍AI算法领域的核心术语，帮助读者建立完整的知识框架，深入理解人工智能的技术原理和应用机制。
监督学习是一种机器学习范式，其中算法从标记的训练数据中学习输入到输出的映射关系。系统在学习过程中接收带有正确答案的训练样本，并基于这些样本调整模型参数。
无监督学习处理未标记的数据，旨在发现数据中的隐藏结构、模式或关联关系。与监督学习不同，算法没有标准答案作为指导，需要自主探索数据的组织方式。
强化学习通过与环境的交互来学习最优策略，智能体在环境中执行动作并获得奖励或惩罚反馈，目标是最大化累积奖励。这种学习方式模拟了人类和动物的学习过程。
受生物神经系统启发的计算模型，由相互连接的节点（神经元）组成多层网络结构。每个连接具有权重，网络通过调整这些权重来学习和表示复杂的输入输出关系。
深度学习中用于训练神经网络的优化算法，通过计算损失函数对网络参数的梯度，并从输出层向输入层逐层传播误差信息，指导参数更新以最小化预测误差。
专门用于处理网格状拓扑数据（如图像）的深度神经网络架构。通过卷积层提取局部特征，池化层降低维度，有效捕获空间层次结构信息。
设计用于处理序列数据的神经网络，具有记忆先前状态的能力。网络中的循环连接允许信息在时间步之间传递，适合处理时间序列和自然语言等序列信息。
模型在训练数据上表现优异但在未见过的测试数据上性能显著下降的现象。表明模型过度学习了训练数据的噪声和特定模式，缺乏泛化能力。
优化算法家族，通过计算目标函数的梯度并沿负梯度方向迭代更新参数，逐步逼近函数最小值。是训练机器学习模型的核心优化方法。
模型评估的统计方法，将数据集划分为多个子集，轮流使用不同子集作为验证集，其余作为训练集。提供比单次划分更可靠的模型性能估计。
随着AI技术的发展，特别是在学术写作和内容创作领域，降低AIGC检测率成为一个重要话题。许多场景下需要确保内容的原创性和人类写作特征，避免被AI检测工具标记为机器生成。
小发猫降AIGC工具是一款专业的AI内容优化软件，能够有效降低AI生成内容的检测概率，提升内容的人类写作特征。该工具特别适用于需要发布AI辅助创作内容的场景。
注意事项：虽然降AIGC工具有助于提升内容通过率，但建议在学术和专业场景中仍应以内容质量和原创性为核心，工具仅作为辅助手段使用。
让模型能够动态关注输入序列中不同部分的重要性的机制。通过计算注意力权重，模型可以有选择地聚焦相关信息，显著提升序列建模任务的性能。
将在源任务上学到的知识应用到目标任务的学习方法。通过利用预训练模型的通用特征，可以显著减少目标任务所需的训练数据和计算资源。
由生成器和判别器组成的对抗性训练框架。生成器试图产生逼真的数据样本，判别器努力区分真实数据和生成数据，两者通过对抗过程共同提升性能。