词汇表

ReLU（修正线性单位）是神经网络中广泛使用的激活函数，它通过直接输出输入为正值，否则为零，从而为模型引入非线性度。这个简单而有效的函数允许神经网络捕获输入和输出之间的非线性关系，从而帮助神经网络学习复杂的模式。ReLU 的含义在深度学习中尤为重要，由于其计算效率和缓解梯度消失问题等问题的能力，它已成为深度学习的默认激活函数。

通过人类反馈进行强化学习 (RLHF) 是更广泛的强化学习领域中的一种方法，它利用人类反馈来指导 AI 代理的学习过程。RLHF不仅仅依赖预定义的奖励信号，而是整合了来自人类的反馈来塑造代理的行为，使其能够学习与人类偏好和价值观相一致的更复杂、更细致的任务。在人类判断对于实现预期结果至关重要的应用中，例如语言模型、伦理人工智能和个性化推荐中，RLHF的含义尤其重要。

水库计算是一种计算框架，主要用于处理时间序列数据、解决复杂的动态问题和学习时间模式。它涉及使用名为 “储存库” 的固定高维动力系统，该系统将输入数据转换为更丰富的表示形式。这种转换允许对更简单的输出层进行有效训练，以执行分类、回归或预测等任务。储层计算的意义在需要对序列或时间相关现象进行建模和预测的应用中尤为重要，例如信号处理、机器人和机器学习。

区域连接微积分（RCC）是一种用于定性空间推理的形式主义，用于描述和推理二维或三维空间中区域之间的空间关系。RCC 提供了一组二进制关系，可以表达空间中不同区域如何相互连接、相邻或重叠。RCC 的含义在地理信息系统 (GIS)、机器人和人工智能等领域尤为重要，在这些领域，对空间关系的理解和推理至关重要。

受限玻尔兹曼机（RBM）是一种生成式随机神经网络，可以学习其输入集的概率分布。RBM 由一个可见层和一个隐藏层组成，各层之间有连接，但层内没有连接，这使得它们 “受限”。RBM 的含义在无监督学习任务中尤为重要，它们用于降维、特征学习以及作为深度学习模型的构件。

召回率，也称为敏感度或真实阳性率，是用于二进制分类任务的指标，用于衡量模型正确识别的实际阳性病例的比例。它反映了模型检测数据集中所有相关实例的能力。召回的含义在识别所有阳性案例至关重要的应用中尤为重要，例如在医疗诊断、欺诈检测或识别信息检索系统中的相关文档中。

可重复性危机是指科学研究中的一个重大问题，许多研究和实验无法被其他研究人员复制或复制，这引起了人们对已发表发现的可靠性和有效性的担忧。这场危机在心理学、医学和社会科学等领域尤为突出，这些领域的大量研究在类似条件下重复时未能得出相同的结果。可重复性危机的含义对于理解确保科学知识可靠、可信且可以持续复制所面临的挑战非常重要。

回归器是一种机器学习模型或算法，用于根据输入特征预测连续数值。回归器是回归分析的基本工具，其目标是了解因变量和自变量之间的关系并进行预测。回归器的含义在需要精确数值预测的应用中尤为重要，例如财务预测、价格估算和风险评估。

基于规则的系统是一种人工智能 (AI) 系统，它使用预定义的规则根据输入数据做出决策或解决问题。这些规则通常以 “if-then” 语句表示，其中系统应用逻辑将输入与特定条件相匹配，并采取适当的操作或相应地生成输出。在可以由一组已知规则明确定义决策的领域，例如专家系统、自动化和数据处理，基于规则的系统的含义非常重要。

实时处理是指系统立即处理数据输入和输出，允许系统在事件发生时执行任务或做出决策。这种类型的处理在及时响应至关重要的应用中至关重要，例如工业自动化、金融交易、自动驾驶汽车和医疗保健监控系统。实时处理可确保以最小的延迟处理数据，满足严格的时间限制，以保持系统的可靠性和有效性。

强化学习 (RL) 是一种机器学习，在这种学习中，代理通过与环境交互来学习做出决策以实现目标。代理人根据其行为以奖励或处罚的形式接收反馈，并使用该反馈来学习在不同情况下应采取的最佳行动，从而随着时间的推移最大限度地提高累积奖励。强化学习的含义在涉及顺序决策的应用中尤为重要，例如机器人、游戏玩法和自主系统。

径向基函数网络 (RBFN) 是一种使用径向基函数作为激活函数的人工神经网络。RBFN 通常用于函数近似、时间序列预测和分类等任务。径向基函数网络的含义在输入变量和输出之间的关系为非线性关系的应用中尤为重要，因为 RBFN 非常适合捕获这些复杂的模式。

循环神经网络 (RNN) 是一种人工神经网络，旨在识别数据序列中的模式，例如时间序列、语音、文本或视频。与传统的前馈神经网络不同，RNN的连接形成定向循环，使它们能够保持序列中先前输入的 “记忆”。这种能力使得 RNN 对上下文或顺序很重要的任务特别有效。循环神经网络的含义在自然语言处理、语音识别和序列预测等领域尤为重要。

推理系统是一种人工智能（AI）系统，旨在通过将逻辑规则应用于一组事实或数据来得出结论、做出决策或解决问题，从而模拟类似人类的推理。对于需要复杂决策、问题解决和推理的任务，这些系统是 AI 的基础。推理系统的含义在结构化推理必不可少的领域尤其重要，例如在专家系统、决策支持系统和自动计划中。

机器人是一个跨学科领域，涉及机器人自动化机器的设计、建造、操作和使用，这些机器可以执行通常由人类执行的任务。机器人集成了机械工程、电气工程、计算机科学和人工智能 (AI) 的元素，创建了能够自主或半自主执行复杂操作的系统。机器人的含义在制造业、医疗保健、物流和消费电子等行业中尤为重要，在这些行业中，机器人越来越多地被用来提高效率、精度和安全性。

正则化是指机器学习中使用的一组技术，通过增加模型的复杂性来防止过度拟合。当模型不仅学习训练数据中的潜在模式，还学习噪声时，就会发生过度拟合，从而导致对看不见的新数据的泛化效果不佳。正则化方法对模型进行了限制，使其更简单、更具普遍性，从而提高了其在看不见数据上的性能。正则化的含义在数据科学和机器学习中尤为重要，它有助于确保模型的稳定性和可靠性。

资源描述框架 (RDF) 是表示网络上资源信息的标准模型。RDF 提供了一种结构化和灵活的方式，使用三元组来描述资源之间的关系，三元组由主语、谓词和对象组成。该框架是语义网的基础，可实现不同系统和应用程序之间的数据互操作性。在涉及数据集成、知识表示和关联数据的应用程序中，RDF 的含义尤其重要，在这些应用程序中，它促进了结构化信息在网络上的共享和链接。

远程操作是指从地理位置较远的位置管理和控制设备、机械、系统或流程的做法，通常使用物联网、人工智能和高级通信网络等现代技术。这种以技术为基础的方法使企业能够高效运营、增强安全性并降低成本，而无需操作员亲自到场。

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随机森林是一种集成机器学习算法，它结合了多个决策树以生成更准确、更稳定的预测。它用于分类和回归任务，在该任务中，模型建立多个决策树并汇总其输出，以提高预测精度并减少过度拟合。随机森林的含义在机器学习和数据科学中尤其重要，在机器学习和数据科学中，随机森林因其在不同数据集中的稳定性、可扩展性和有效性而受到重视。

RADAR（无线电探测和测距）是一种通过发射无线电波和分析其反射来检测、定位和跟踪物体的技术。该系统通过发射电磁波来运行，电磁波从物体上反弹并返回雷达系统。通过测量波浪返回所花费的时间及其频移，雷达可以确定物体的距离、速度、大小和方向。雷达广泛应用于航空、天气预报、军事行动和自动驾驶车辆等应用。