词汇表

隐藏层是神经网络的关键组成部分，特别是在深度学习模型的架构中。它是存在于输入层（接收初始数据）和输出层（生成最终预测或分类）之间的一层神经元。隐藏层的含义在神经网络中很重要，因为它允许模型捕获数据中的复杂模式、转换和相互作用，而这些仅在原始输入中是不明显的。

大型语言模型 (LLM) 是一种人工智能 (AI) 模型，它经过海量文本数据训练，可以理解、生成和操作人类语言。这些模型通常基于高级深度学习架构，例如转换器，并包含数十亿个参数，使它们能够执行各种自然语言处理 (NLP) 任务，包括文本生成、翻译、摘要等。大型语言模型的含义在提高人工智能以高度复杂程度理解人类语言和与人类语言互动的能力方面尤其重要。

学习率是用于训练机器学习模型的超参数，特别是在梯度下降等基于梯度的优化算法中。它控制算法在调整模型权重时所采取的步骤的大小，目的是最小化损失函数。学习率的含义对于确定模型学习的速度或速度至关重要，这会影响模型的收敛速度和整体性能。

Learning-to-Rank 是一种机器学习技术，用于自动构建信息检索系统的排名模型。它涉及训练模型，根据搜索结果、推荐或产品与给定查询的相关性或重要性对项目进行排序。在搜索引擎、推荐系统以及任何在列表顶部显示最相关的项目至关重要的应用程序中，学习排名的含义尤其重要。

标注数据集是指用有意义的标签或标签注释的数据点的集合，这些标签或标签表明每个数据点的正确输出或类别。这些标签对于监督式机器学习任务至关重要，在这些任务中，模型学会根据数据集中提供的示例进行预测或分类。带标签的数据集的含义是训练模型识别模式、做出决策和生成准确预测的基础。

延迟学习是一种机器学习方法，在这种方法中，模型将对训练数据进行概括的过程延迟到进行查询为止。延迟学习算法不是在训练阶段构建显式模型，而是存储训练数据，仅在需要预测时才执行计算。延迟学习的含义对于理解某些算法（例如K-nearest Neighbors（k-nN））是如何通过将处理推迟到预测时刻来运行非常重要的，这使它们变得灵活，但在预测速度方面效率可能会降低。

本地化是调整产品、服务或内容以满足特定目标市场的文化、语言和功能要求的过程。这个过程不仅仅是简单的翻译，还涵盖了文化和情境相关性的各个方面，从而确保本地化产品能引起目标受众的共鸣。本地化广泛应用于软件开发、营销、游戏和电子商务等行业，以在不同地区创造无缝且引人入胜的用户体验。

标签传播是一种半监督机器学习算法，用于通过图形传播标签，其中节点代表数据点，边代表它们之间的相似性或关系。该算法用于根据图中相邻节点的标签推断未标记数据点的标签。在标注数据稀缺的情况下，标签传播的含义很重要，但有大量的未标记数据，这使得算法能够有效地在数据集中分布标签。

标签倾斜是指在带标签的数据集中，标签分布不均匀的情况，这意味着与其他标签相比，一个或多个标签的代表性明显过高。这种不平衡可能导致有偏见的机器学习模型，这些模型在大多数阶层中表现良好，但在少数群体中表现不佳。标签偏差的含义对于理解在不平衡的数据集上训练模型所面临的挑战至关重要，在这些数据集中，模型可能难以在所有类别中进行有效的推广。

标签噪声是指用于训练机器学习模型的数据的标签不准确或错误。当分配给数据点的标签不正确、模糊或不一致时，就会出现这种噪音。标签噪声的含义对于理解此类错误对机器学习模型性能的影响非常重要，因为噪声标签可能导致训练不佳、模型精度降低和预测偏差。

LIDAR（光探测和测距）是一种遥感技术，它使用激光来测量距离并创建物体和环境的精确三维地图。通过发射激光脉冲并分析光线从表面反射后返回所需的时间，激光雷达系统可以精确地确定物体的距离、形状和大小。该技术广泛应用于自动驾驶汽车、环境监测、考古和城市规划等应用。

线性组合是一个概念，其中通过对每个元素应用特定的权重或系数，然后对结果求和来将多个元素（例如变量或向量）组合在一起。这种方法通常用于机器学习和统计学中，用于对变量之间的关系进行建模，从而构成线性回归等线性模型的基础。线性组合的含义对于理解不同的特征或输入如何影响各种模型的结果至关重要。

语言模型是一种机器学习模型，旨在理解、生成和预测人类语言。这些模型分析文本数据中的模式以了解语言的结构和用法，使其能够执行文本生成、翻译、情感分析等任务。语言模型的含义在自然语言处理（NLP）应用程序中尤为重要，在自然语言处理（NLP）应用程序中，它用于以模仿人类理解的方式解释和生成文本。

标签是为数据集中的数据点分配有意义的标签或注释的过程，通常表示每个数据点的正确输出、类别或类别。这个过程是监督式机器学习的基础，在监督式机器学习中，标签数据用于训练模型进行预测或分类。标签的含义对于确保机器学习模型准确地从数据中学习并能够有效地推广到看不见的新数据至关重要。

Learning-to-Learning，也称为元学习，是一种机器学习方法，在这种方法中，对模型进行训练，以随着时间的推移改善其学习过程，使它们能够使用最少的数据快速适应新任务。目标是创建模型，这些模型可以概括他们在各种任务中的学习策略，使他们能够更有效地学习新概念或技能。在需要快速适应和传授知识的领域，例如少量学习、个性化人工智能和自动机器学习，“边学边学” 的含义至关重要。

logit 函数是逻辑回归中使用的概念，用于对自变量与二元结果（例如是/否、对/假或成功/失败）之间的关系进行建模。它有助于根据输入数据预测特定事件发生的概率。logit 函数的含义在分类任务中至关重要，因为分类任务的目标是估计两种可能结果之一的可能性。

长短期记忆网络 (LSTM) 是一种循环神经网络 (RNN)，旨在有效捕获顺序数据中的长期依赖关系并从中学习。与传统 RNN 不同，LSTM 可以长时间保留信息并解决梯度消失的问题，使其特别适用于涉及时间序列、自然语言处理和其他顺序数据的任务。LSTM 的含义在机器学习应用中至关重要，在这些应用中，了解数据点之间的时间关系至关重要。