absolute value rectification |
绝对值整流 |
Accumulated error backpropagation |
累积误差逆传播 |
accuracy |
准确率 |
acoustic |
声学 |
Activation Function |
激活函数 |
AdaGrad |
AdaGrad |
Adaptive Resonance Theory/ART |
自适应谐振理论 |
Addictive model |
加性学习 |
adversarial |
对抗 |
adversarial example |
对抗样本 |
Adversarial Networks |
对抗网络 |
adversarial training |
对抗训练 |
Affine Layer |
仿射层 |
Affinity matrix |
亲和矩阵 |
Agent |
代理 / 智能体 |
Algorithm |
算法 |
almost everywhere |
几乎处处 |
almost sure |
几乎必然 |
almost sure convergence |
几乎必然收敛 |
Alpha-beta pruning |
α-β剪枝 |
alternative splicing dataset |
选择性剪接数据集 |
Ancestral Sampling |
原始采样 |
annealed importance sampling |
退火重要采样 |
Anomaly detection |
异常检测 |
application-specific integratedcircuit |
专用集成电路 |
approximate Bayesian computation |
近似贝叶斯计算 |
approximate inference |
近似推断 |
Approximation |
近似 |
architecture |
架构 |
Area Under ROC Curve/AUC |
Roc 曲线下面积 |
Artificial General Intelligence/AGI |
通用人工智能 |
Artificial Intelligence/AI |
人工智能 |
artificial neural network |
人工神经网络 |
Association analysis |
关联分析 |
asymptotically unbiased |
渐近无偏 |
Asynchoronous Stochastic GradientDescent |
异步随机梯度下降 |
asynchronous |
异步 |
Attention mechanism |
注意力机制 |
attribute |
属性 |
Attribute conditional independence assumption |
属性条件独立性假设 |
Attribute space |
属性空间 |
Attribute value |
属性值 |
Autoencoder |
自编码器 |
automatic differentiation |
自动微分 |
Automatic speech recognition |
自动语音识别 |
Automatic summarization |
自动摘要 |
auto-regressive network |
自回归网络 |
Average gradient |
平均梯度 |
Average-Pooling |
平均池化 |
ayes’ rule |
贝叶斯规则B |
back propagate |
反向传播 |
back propagation |
反向传播 |
back-off |
回退 |
backprop |
反向传播 |
Backpropagation Through Time |
通过时间的反向传播 |
back-propagation through time |
通过时间反向传播 |
Backpropagation/BP |
反向传播 |
backward propagation |
反向传播 |
bag of words |
词袋 |
Bagging bootstrap aggregating |
Bagging bootstrap aggregating |
bandit |
bandit |
Base learner |
基学习器 |
Base learning algorithm |
基学习算法 |
baseline |
基准 |
batch |
批量 |
batch normalization |
批标准化 |
Batch Normalization/BN |
批量归一化 |
Bayes decision rule |
贝叶斯判定准则 |
Bayes error |
贝叶斯误差 |
Bayes Model Averaging/BMA |
贝叶斯模型平均 |
Bayes optimal classifier |
贝叶斯最优分类器 |
Bayesian decision theory |
贝叶斯决策论 |
Bayesian inference |
贝叶斯推断 |
Bayesian network |
贝叶斯网络 |
Bayesian probability |
贝叶斯概率 |
Bayesian statistics |
贝叶斯统计 |
bechmark |
基准 |
belief network |
信念网络 |
Bernoulli distribution |
Bernoulli 分布 |
Between-class scatter matrix |
类间散度矩阵 |
BFGS |
BFGS |
Bias |
偏置 / 偏差 |
bias in affine function |
偏置 |
bias in statistics |
偏差 |
biased |
有偏 |
biased importance sampling |
有偏重要采样 |
biass |
偏差 |
Bias-variance decomposition |
偏差-方差分解 |
Bias-Variance Dilemma |
偏差-方差困境 |
Bi-directional Long-Short Term Memory/Bi-LSTM |
双向长短期记忆 |
bigram |
二元语法 |
Binary classification |
二分类 |
binary relation |
二元关系 |
binary sparse coding |
二值稀疏编码 |
Binomial test |
二项检验 |
Bi-partition |
二分法 |
bit |
比特 |
block coordinate descent |
块坐标下降 |
block Gibbs Sampling |
块吉布斯采样 |
Boltzmann distribution |
玻尔兹曼分布 |
Boltzmann Machine |
玻尔兹曼机 |
Boosting |
Boosting |
Bootstrap sampling |
自助采样法/可重复采样/有放回采样 |
Bootstrapping |
自助法 |
Break-Event Point/BEP |
平衡点 |
bridge sampling |
桥式采样 |
broadcasting |
广播 |
Burning-in |
磨合 |
calculus of variations |
变分法 |
Calibration |
校准 |
capacity |
容量 |
cascade |
级联 |
Cascade-Correlation |
级联相关 |
catastrophic forgetting |
灾难遗忘 |
Categorical attribute |
离散属性 |
categorical distribution |
范畴分布 |
causal factor |
因果因子 |
causal modeling |
因果模型 |
ccam’s razor |
奥卡姆剃刀O |
centered difference |
中心差分 |
central limit theorem |
中心极限定理 |
chain rule |
链式法则 |
chaos |
混沌 |
chord |
弦 |
chordal graph |
弦图 |
Class-conditional probability |
类条件概率 |
Classification and regression tree/CART |
分类与回归树 |
Classifier |
分类器 |
Class-imbalance |
类别不平衡 |
clip gradient |
梯度截断 |
clipping the gradient |
截断梯度 |
clique |
团 |
clique potential |
团势能 |
Closed -form |
闭式 |
closed form solution |
闭式解 |
Cluster |
簇/类/集群 |
Cluster analysis |
聚类分析 |
Clustering |
聚类 |
Clustering ensemble |
聚类集成 |
Co-adapting |
共适应 |
coalesced |
级联 |
code |
编码 |
Coding matrix |
编码矩阵 |
collaborative filtering |
协同过滤 |
COLT |
国际学习理论会议 |
column |
列 |
column space |
列空间 |
Committee-based learning |
基于委员会的学习 |
common cause |
共因 |
Competitive learning |
竞争型学习 |
complete graph |
完全图 |
complex cell |
复杂细胞 |
Component learner |
组件学习器 |
Comprehensibility |
可解释性 |
Computation Cost |
计算成本 |
computational graph |
计算图 |
Computational Linguistics |
计算语言学 |
Computer vision |
计算机视觉 |
Concept drift |
概念漂移 |
Concept Learning System /CLS |
概念学习系统 |
conditional computation |
条件计算 |
Conditional entropy |
条件熵 |
Conditional mutual information |
条件互信息 |
conditional probability |
条件概率 |
conditional probability distribution |
条件概率分布 |
Conditional Probability Table/CPT |
条件概率表 |
Conditional random field/CRF |
条件随机场 |
Conditional risk |
条件风险 |
conditionally independent |
条件独立的 |
Confidence |
置信度 |
Confusion matrix |
混淆矩阵 |
conjugate |
共轭 |
conjugate directions |
共轭方向 |
conjugate gradient |
共轭梯度 |
Connection weight |
连接权 |
Connectionism |
连结主义 |
Consistency |
一致性/相合性 |
constrained optimization |
约束优化 |
context-specific independences |
特定环境下的独立 |
contextual bandit |
contextual bandit |
Contingency table |
列联表 |
continuation method |
延拓法 |
Continuous attribute |
连续属性 |
contractive |
收缩 |
contractive autoencoder |
收缩自编码器 |
contrastive divergence |
对比散度 |
Convergence |
收敛 |
Conversational agent |
会话智能体 |
Convex optimization |
凸优化 |
Convex quadratic programming |
凸二次规划 |
Convexity |
凸性 |
convolution |
卷积 |
Convolutional Boltzmann Machine |
卷积玻尔兹曼机 |
convolutional net |
卷积网络 |
convolutional network |
卷积网络 |
Convolutional neural network/CNN |
卷积神经网络 |
Co-occurrence |
同现 |
coordinate ascent |
坐标上升 |
coordinate descent |
坐标下降 |
coparent |
共父 |
correlation |
相关系数 |
Correlation coefficient |
相关系数 |
Cosine similarity |
余弦相似度 |
cost |
代价 |
Cost curve |
成本曲线 |
Cost Function |
成本函数 |
Cost matrix |
成本矩阵 |
Cost-sensitive |
成本敏感 |
covariance |
协方差 |
covariance matrix |
协方差矩阵 |
covariance RBM |
协方差 RBM |
coverage |
覆盖 |
criterion |
准则 |
critical point |
临界点 |
critical temperatures |
临界温度 |
Cross entropy |
交叉熵 |
Cross validation |
交叉验证 |
cross-correlation |
互相关函数 |
cross-entropy |
交叉熵 |
Crowdsourcing |
众包 |
cumulative function |
累积函数 |
curriculum learning |
课程学习 |
Curse of dimensionality |
维数灾难 |
curvature |
曲率 |
Cut point |
截断点 |
Cutting plane algorithm |
割平面法 |
cybernetics |
控制论 |
damping |
衰减 |
data generating distribution |
数据生成分布 |
data generating process |
数据生成过程 |
Data mining |
数据挖掘 |
data parallelism |
数据并行 |
data point |
数据点 |
Data set |
数据集 |
dataset |
数据集 |
dataset augmentation |
数据集增强 |
Decision Boundary |
决策边界 |
Decision stump |
决策树桩 |
Decision tree |
决策树/判定树 |
decoder |
解码器 |
decompose |
分解 |
Deduction |
演绎 |
Deep Belief Network |
深度信念网络 |
Deep Boltzmann Machine |
深度玻尔兹曼机 |
deep circuit |
深度回路 |
Deep Convolutional Generative Adversarial Network/DCGAN |
深度卷积生成对抗网络 |
deep feedforward network |
深度前馈网络 |
deep generative model |
深度生成模型 |
Deep learning |
深度学习 |
deep model |
深度模型 |
deep network |
深度网络 |
Deep neural network/DNN |
深度神经网络 |
Deep Q-Learning |
深度 Q 学习 |
Deep Q-Network |
深度 Q 网络 |
degree of belief |
信任度 |
denoise |
去噪 |
denoising |
去噪 |
denoising autoencoder |
去噪自编码器 |
denoising score matching |
去噪得分匹配 |
Density estimation |
密度估计 |
Density-based clustering |
密度聚类 |
dependency |
依赖 |
depth |
深度 |
derivative |
导数 |
description |
描述 |
design matrix |
设计矩阵 |
detailed balance |
细致平衡 |
detector stage |
探测级 |
deterministic |
确定性 |
diagonal matrix |
对角矩阵 |
Differentiable neural computer |
可微分神经计算机 |
differential entropy |
微分熵 |
differential equation |
微分方程 |
dimensionality reduction |
降维 |
Dimensionality reduction algorithm |
降维算法 |
Dirac distribution |
Dirac 分布 |
Diracdelta function |
Dirac delta 函数 |
directed |
有向 |
Directed edge |
有向边 |
directed graphical model |
有向图模型 |
Directed Model |
有向模型 |
directional derivative |
方向导数 |
Disagreement measure |
不合度量 |
Discriminative model |
判别模型 |
Discriminator |
判别器 |
discriminator network |
判别器网络 |
Distance measure |
距离度量 |
Distance metric learning |
距离度量学习 |
distributed representation |
分布式表示 |
Distribution |
分布 |
Divergence |
散度 |
Diversity measure |
多样性度量/差异性度量 |
DNN |
深度神经网络 |
Domain adaption |
领域自适应 |
dot product |
点积 |
double backprop |
双反向传播 |
doubly block circulant matrix |
双重分块循环矩阵 |
Downsampling |
下采样/降采样 |
Dropout |
Dropout |
Dropout Boosting |
Dropout Boosting |
Dropout fast dropout |
快速 |
d-separation |
d-分离 |
D-separation (Directed separation) |
有向分离 |
Dual problem |
对偶问题 |
Dummy node |
哑结点 |
Dynamic Fusion |
动态融合 |
Dynamic programming |
动态规划 |
dynamic structure |
动态结构 |
early stopping |
提前终止 |
echo state network |
回声状态网络 |
effective capacity |
有效容量 |
eibniz’s rule |
莱布尼兹法则L |
eigendecomposition |
特征分解 |
eigenvalue |
特征值 |
Eigenvalue decomposition |
特征值分解 |
eigenvector |
特征向量 |
elementary basis vectors |
基本单位向量 |
element-wise product |
元素对应乘积 |
Embedding |
嵌入 |
Emotional analysis |
情绪分析 |
Empirical conditional entropy |
经验条件熵 |
empirical distribution |
经验分布 |
Empirical entropy |
经验熵 |
Empirical error |
经验误差 |
empirical frequency |
经验频率 |
Empirical risk |
经验风险 |
empirical risk minimization |
经验风险最小化 |
encoder |
编码器 |
End-to-End |
端到端 |
energy function |
能量函数 |
Energy-based model |
基于能量的模型 |
ensemble |
集成 |
Ensemble learning |
集成学习 |
Ensemble pruning |
集成修剪 |
epoch |
轮 |
epochs |
轮数 |
equality constraint |
等式约束 |
Equilibrium Distribution |
均衡分布 |
equivariance |
等变 |
equivariant representations |
等变表示 |
error bar |
误差条 |
Error Correcting Output Codes/ECOC |
纠错输出码 |
error function |
误差函数 |
error metric |
误差度量 |
Error rate |
错误率 |
Error-ambiguity decomposition |
误差-分歧分解 |
estimator |
估计量 |
Euclidean distance |
欧氏距离 |
Euclidean norm |
欧几里得范数 |
Euler-LagrangeEquation |
欧拉-拉格朗日方程 |
evidence lower bound |
证据下界 |
Evolutionary computation |
演化计算 |
ewton’s method |
牛顿法N |
example |
样本 |
excess error |
额外误差 |
expectation |
期望 |
expectation maximization |
期望最大化 |
expectation step |
E步 |
Expectation-Maximization |
期望最大化 |
Expected loss |
期望损失 |
expected value |
期望值 |
experience E |
经验 |
expert network |
专家网络 |
explaining away |
相消解释 |
explaining away effect |
相消解释作用 |
explanatory factort |
解释因子 |
exploding gradient |
梯度爆炸 |
Exploding Gradient Problem |
梯度爆炸问题 |
exploitation |
利用 |
exploration |
探索 |
exponential distribution |
指数分布 |
Exponential loss function |
指数损失函数 |
Extreme Learning Machine/ELM |
超限学习机 |
factor |
因子 |
factor analysis |
因子分析 |
factor graph |
因子图 |
factorial |
因子 |
Factorization |
因子分解/分解 |
factorized |
分解的 |
factors of variation |
变差因素 |
False negative |
假负类 |
False positive |
假正类 |
False Positive Rate/FPR |
假正例率 |
fast persistent contrastivedivergence |
快速持续性对比散度 |
feasible |
可行 |
feature |
特征 |
Feature engineering |
特征工程 |
feature extractor |
特征提取器 |
feature map |
特征映射 |
feature selection |
特征选择 |
Feature vector |
特征向量 |
Featured Learning |
特征学习 |
feedback |
反馈 |
feedforward |
前向 |
feedforward classifier |
前馈分类器 |
feedforward network |
前馈网络 |
Feedforward Neural Networks/FNN |
前馈神经网络 |
field programmable gated array |
现场可编程门阵列 |
fine-tune |
精调 |
Fine-tuning |
微调 |
finite difference |
有限差分 |
first layer |
第一层 |
fixed point equation |
不动点方程 |
fixed-point arithmetic |
定点运算 |
flip |
翻转 |
Flipping output |
翻转法 |
float-point arithmetic |
浮点运算 |
Fluctuation |
震荡 |
forget gate |
遗忘门 |
forward mode accumulation |
前向模式累加 |
forward propagation |
前向传播 |
Forward stagewise algorithm |
前向分步算法 |
Fourier transform |
傅立叶变换 |
fovea |
中央凹 |
free energy |
自由能 |
Frequentist |
频率主义学派 |
frequentist probability |
频率派概率 |
frequentist statistics |
频率派统计 |
Frobenius norm |
Frobenius 范数 |
F-score |
F 分数 |
full |
全 |
Full-rank matrix |
满秩矩阵 |
functional |
泛函 |
functional derivative |
泛函导数 |
Functional neuron |
功能神经元 |
Gaborfunction |
Gabor 函数 |
Gain ratio |
增益率 |
Game theory |
博弈论 |
Gammadistribution |
Gamma 分布 |
gated |
门控 |
gated recurrent net |
门控循环网络 |
gated recurrent unit |
门控循环单元 |
gater |
选通器 |
Gaussian distribution |
高斯分布 |
Gaussian kernel |
高斯核 |
Gaussian kernel function |
高斯核函数 |
Gaussian Mixture Model |
高斯混合模型 |
Gaussian mixtures |
高斯混合体 |
Gaussian output distribution |
高斯输出分布 |
Gaussian-BernoulliRBM |
Gaussian-Bernoulli RBM |
General Problem Solving |
通用问题求解 |
Generalization |
泛化 |
Generalization error |
泛化误差 |
Generalization error bound |
泛化误差上界 |
generalize |
泛化 |
generalized function |
广义函数 |
Generalized Lagrange function |
广义拉格朗日函数 |
Generalized linear model |
广义线性模型 |
generalized pseudolikelihood |
广义伪似然 |
generalized pseudolikelihoodestimator |
广义伪似然估计 |
Generalized Rayleigh quotient |
广义瑞利商 |
generalized score matching |
广义得分匹配 |
generalizedLagrange function |
广义Lagrange 函数 |
generative adversarial framework |
生成式对抗框架 |
generative adversarial network |
生成式对抗网络 |
Generative Adversarial Networks/GAN |
生成对抗网络 |
Generative Model |
生成模型 |
generative modeling |
生成式建模 |
generative moment matchingnetwork |
生成矩匹配网络 |
generative stochastic network |
生成随机网络 |
Generator |
生成器 |
generator network |
生成器网络 |
Genetic Algorithm/GA |
遗传算法 |
Gibbs distribution |
吉布斯分布 |
Gibbs sampling |
吉布斯采样 |
Gibbs steps |
吉布斯步数 |
GibbsSampling |
Gibbs 采样 |
Gini index |
基尼指数 |
Global contrast normalization |
全局对比度归一化 |
global minima |
全局极小值 |
Global minimum |
全局最小 |
Global Optimization |
全局优化 |
GPU general purpose GPU |
通用 |
gradient |
梯度 |
gradient ascent |
梯度上升 |
Gradient boosting |
梯度提升 |
gradient clipping |
梯度截断 |
Gradient Descent |
梯度下降 |
Graph theory |
图论 |
graphical model |
图模型 |
Graphics Processing Unit |
图形处理器 |
greedy |
贪心 |
greedy algorithm |
贪心算法 |
greedy layer-wise pretraining |
贪心逐层预训练 |
greedy layer-wise training |
贪心逐层训练 |
greedy layer-wise unsupervisedpretraining |
贪心逐层无监督预训练 |
greedy supervised pretraining |
贪心监督预训练 |
greedy unsupervisedpretraining |
贪心无监督预训练 |
grid search |
网格搜索 |
Ground-truth |
真相/真实 |
Hadamardproduct |
Hadamard 乘积 |
Hamming distance |
汉明距离 |
Hard margin |
硬间隔 |
hard mixture of experts |
硬专家混合体 |
hard tanh |
硬双曲正切函数 |
Hard voting |
硬投票 |
Harmonic mean |
调和平均 |
harmonium |
簧风琴 |
Harris Chain |
哈里斯链 |
Helmholtzmachine |
Helmholtz 机 |
Hesse matrix |
海塞矩阵 |
Hessian |
Hessian |
heteroscedastic |
异方差 |
Hidden dynamic model |
隐动态模型 |
hidden layer |
隐藏层 |
Hidden Markov Model/HMM |
隐马尔可夫模型 |
hidden unit |
隐藏单元 |
hidden variable |
隐藏变量 |
Hierarchical clustering |
层次聚类 |
Hilbert space |
希尔伯特空间 |
hill climbing |
爬山 |
Hinge loss function |
合页损失函数 |
Hold-out |
留出法 |
Homogeneous |
同质 |
Hybrid computing |
混合计算 |
hyperparameter |
超参数 |
hyperparameter optimization |
超参数优化 |
Hypothesis |
假设 |
hypothesis space |
假设空间 |
Hypothesis test |
假设验证 |
i.i.d. assumption |
独立同分布假设 |
ICA topographic ICA |
地质 |
ICML |
国际机器学习会议 |
identically distributed |
同分布的 |
identifiable |
可辨认的 |
identity matrix |
单位矩阵 |
ill conditioning |
病态 |
immorality |
不道德 |
Importance Sampling |
重要采样 |
Improved iterative scaling/IIS |
改进的迭代尺度法 |
Incremental learning |
增量学习 |
independent |
相互独立的 |
Independent and identically distributed/i.i.d. |
独立同分布 |
Independent Component Analysis/ICA |
独立成分分析 |
independent identicallydistributed |
独立同分布 |
independent subspace analysis |
独立子空间分析 |
index of matrix |
索引 |
Indicator function |
指示函数 |
Individual learner |
个体学习器 |
Induction |
归纳 |
Inductive bias |
归纳偏好 |
Inductive learning |
归纳学习 |
Inductive Logic Programming/ILP |
归纳逻辑程序设计 |
inequality constraint |
不等式约束 |
inference |
推断 |
infinite |
无限 |
Information entropy |
信息熵 |
Information gain |
信息增益 |
information retrieval |
信息检索 |
inner product |
内积 |
input |
输入 |
input distribution |
输入分布 |
Input layer |
输入层 |
Insensitive loss |
不敏感损失 |
Inter-cluster similarity |
簇间相似度 |
International Conference for Machine Learning/ICML |
国际机器学习大会 |
intervention query |
干预查询 |
Intra-cluster similarity |
簇内相似度 |
Intrinsic value |
固有值 |
invariant |
不变 |
invert |
求逆 |
Isomap |
Isomap |
Isometric Mapping/Isomap |
等度量映射 |
Isotonic regression |
等分回归 |
isotropic |
各向同性 |
Iterative Dichotomiser |
迭代二分器 |
Jacobian |
Jacobian |
Jacobianmatrix |
Jacobian 矩阵 |
joint probability distribution |
联合概率分布 |
KarushKuhnTucker |
KarushKuhnTucker |
kernel function |
核函数 |
kernel machine |
核机器 |
Kernel method |
核方法 |
Kernel trick |
核技巧 |
Kernelized Linear Discriminant Analysis/KLDA |
核线性判别分析 |
K-fold cross validation |
k 折交叉验证/k 倍交叉验证 |
KLdivergence |
KL散度 |
K-Means Clustering |
K – 均值聚类 |
K-Nearest Neighbours Algorithm/KNN |
K近邻算法 |
Knowledge base |
知识库 |
knowledge graph |
知识图谱 |
Knowledge Representation |
知识表征 |
Krylovmethod |
Krylov 方法 |
Kullback-Leibler(KL) divergence |
KL 散度 |
label |
标签 |
Label space |
标记空间 |
labeled |
标注 |
Lagrange duality |
拉格朗日对偶性 |
Lagrange multiplier |
拉格朗日乘子 |
Lagrangian generalized Lagrangian |
广义 |
language model |
语言模型 |
Laplace smoothing |
拉普拉斯平滑 |
Laplacedistribution |
Laplace 分布 |
Laplacian correction |
拉普拉斯修正 |
large learning step |
大学习步骤 |
latent |
潜在 |
Latent Dirichlet Allocation |
隐狄利克雷分布 |
latent layer |
潜层 |
Latent semantic analysis |
潜在语义分析 |
Latent variable |
隐/潜变量 |
Law of large number |
大数定理 |
layer-wise |
逐层的 |
Lazy learning |
懒惰学习 |
L-BFGS |
L-BFGS |
Leaky ReLU |
渗漏整流线性单元 |
leaky unit |
渗漏单元 |
learned |
学成 |
learned approximate inference |
学习近似推断 |
Learner |
学习器 |
Learning by analogy |
类比学习 |
Learning rate |
学习率 |
Learning Vector Quantization/LVQ |
学习向量量化 |
Least squares regression tree |
最小二乘回归树 |
Leave-One-Out/LOO |
留一法 |
Lebesgue-integrable |
勒贝格可积 |
left eigenvector |
左特征向量 |
left singular vector |
左奇异向量 |
likelihood |
似然 |
line search |
线搜索 |
linear auto-regressive network |
线性自回归网络 |
linear chain conditional random field |
线性链条件随机场 |
linear classifier |
线性分类器 |
linear combination |
线性组合 |
linear dependence |
线性相关 |
Linear Discriminant Analysis/LDA |
线性判别分析 |
linear factor model |
线性因子模型 |
Linear model |
线性模型 |
Linear Regression |
线性回归 |
linear threshold units |
线性阀值单元 |
linearly independent |
线性无关 |
Link function |
联系函数 |
link prediction |
链接预测 |
linked importance sampling |
链接重要采样 |
Lipschitz |
Lipschitz |
Lipschitzconstant |
Lipschitz 常数 |
Lipschitzcontinuous |
Lipschitz 连续 |
liquid state machine |
流体状态机 |
local conditional probabilitydistribution |
局部条件概率分布 |
local constancy prior |
局部不变性先验 |
local contrast normalization |
局部对比度归一化 |
local descent |
局部下降 |
local kernel |
局部核 |
Local Markov property |
局部马尔可夫性 |
local maxima |
局部极大值 |
local maximum |
局部极大点 |
local minima |
局部极小值 |
Local minimum |
局部最小 |
Log likelihood |
对数似然 |
Log odds/logit |
对数几率 |
logarithmic scale |
对数尺度 |
Logistic Regression |
Logistic 回归 |
logistic sigmoid |
logistic sigmoid |
logit |
分对数 |
Log-likelihood |
对数似然 |
log-linear model |
对数线性模型 |
Log-linear regression |
对数线性回归 |
Long-Short Term Memory/LSTM |
长短期记忆 |
long-term dependency |
长期依赖 |
loop |
环 |
loopy belief propagation |
环状信念传播 |
loss |
损失 |
Loss function |
损失函数 |
machine learning |
机器学习 |
machine learning model |
机器学习模型 |
Machine translation/MT |
机器翻译 |
Macron-P |
宏查准率 |
Macron-R |
宏查全率 |
main diagonal |
主对角线 |
Majority voting |
绝对多数投票法 |
manifold |
流形 |
Manifold assumption |
流形假设 |
manifold hypothesis |
流形假设 |
Manifold learning |
流形学习 |
manifold tangent classifier |
流形正切分类器 |
Margin theory |
间隔理论 |
Marginal distribution |
边际分布 |
Marginal independence |
边际独立性 |
marginal probability distribution |
边缘概率分布 |
Marginalization |
边际化 |
Markov Chain Monte Carlo |
马尔可夫链蒙特卡罗 |
Markov Chain Monte Carlo/MCMC |
马尔可夫链蒙特卡罗方法 |
Markov Chain xv |
马尔可夫链 |
Markov network |
马尔可夫网络 |
Markov Random Field |
马尔可夫随机场 |
mask |
掩码 |
matrix |
矩阵 |
matrix inversion |
矩阵逆 |
matrix product |
矩阵乘积 |
max norm |
最大范数 |
max pooling |
最大池化 |
maxima |
极大值 |
Maximal clique |
最大团 |
maximizationstep |
M 步 |
Maximum A Posteriori |
最大后验 |
maximum likelihood |
最大似然 |
maximum likelihood estimation |
最大似然估计 |
Maximum Likelihood Estimation/MLE |
极大似然估计/极大似然法 |
Maximum margin |
最大间隔 |
maximum mean discrepancy |
最大平均偏差 |
Maximum weighted spanning tree |
最大带权生成树 |
maxout |
maxout |
maxoutunit |
maxout 单元 |
Max-Pooling |
最大池化 |
mean absolute error |
平均绝对误差 |
mean and covariance RBM |
均值和协方差RBM |
Mean squared error |
均方误差 |
mean-covariance restricted Boltzmann machine |
均值-协方差RBM |
meanfield |
均匀场 |
mean-field |
均值场 |
meanproduct of Student t-distribution |
学生t 分布均值乘积 |
measure theory |
测度论 |
measure zero |
零测度 |
memory network |
记忆网络 |
message passing |
信息传输 |
Meta-learner |
元学习器 |
Metric learning |
度量学习 |
Micro-P |
微查准率 |
Micro-R |
微查全率 |
minibatch |
小批量 |
minibatch stochastic |
小批量随机 |
minima |
极小值 |
Minimal Description Length/MDL |
最小描述长度 |
Minimax game |
极小极大博弈 |
minimum |
极小点 |
Misclassification cost |
误分类成本 |
Mixing |
混合 |
Mixing Time |
混合时间 |
mixture density network |
混合密度网络 |
mixture distribution |
混合分布 |
Mixture of experts |
混合专家/专家混合体 |
modality |
模态 |
mode |
峰值 |
model |
模型 |
model averaging |
模型平均 |
model compression |
模型压缩 |
model identifiability |
模型可辨识性 |
model parallelism |
模型并行 |
moment |
矩 |
moment matching |
矩匹配 |
Momentum |
动量 |
Monte Carlo |
蒙特卡罗 |
Moore-Penrosepseudoinverse |
Moore-Penrose 伪逆 |
Moral graph |
道德图/端正图 |
moralization |
道德化 |
moralized graph |
道德图 |
Multi-class classification |
多分类 |
Multi-document summarization |
多文档摘要 |
Multi-layer feedforward neural networks |
多层前馈神经网络 |
multilayer perceptron |
多层感知机 |
Multilayer Perceptron/MLP |
多层感知器 |
multimodal |
多峰值 |
Multimodal learning |
多模态学习 |
multinomial distribution |
多项式分布 |
multinoullidistribution |
Multinoulli 分布 |
Multiple Dimensional Scaling |
多维缩放 |
Multiple linear regression |
多元线性回归 |
multi-prediction deep Boltzmannmachine |
多预测深度玻尔兹曼机 |
Multi-response Linear Regression /MLR |
多响应线性回归 |
multitask learning |
多任务学习 |
multivariate normal distribution |
多维正态分布 |
Mutual information |
互信息 |
Naive bayes |
朴素贝叶斯 |
Naive Bayes Classifier |
朴素贝叶斯分类器 |
Named entity recognition |
命名实体识别 |
Nash equilibrium |
纳什均衡 |
nats |
奈特 |
Natural language generation/NLG |
自然语言生成 |
Natural language processing |
自然语言处理 |
nearest neighbor |
最近邻 |
nearest neighbor graph |
最近邻图 |
nearest neighbor regression |
最近邻回归 |
Negative class |
负类 |
Negative correlation |
负相关法 |
negative definite |
负定 |
Negative Log Likelihood |
负对数似然 |
negative part function |
负部函数 |
negative phase |
负相 |
negative semidefinite |
半负定 |
Neighbourhood Component Analysis/NCA |
近邻成分分析 |
Nesterovmomentum |
Nesterov 动量 |
network |
网络 |
neural auto-regressive densityestimator |
神经自回归密度估计器 |
neural auto-regressive network |
神经自回归网络 |
Neural Language Model |
神经语言模型 |
Neural Machine Translation |
神经机器翻译 |
neural network |
神经网络 |
Neural Turing Machine |
神经图灵机/神经网络图灵机 |
Newton method |
牛顿法 |
n-gram |
n-gram |
NIPS |
国际神经信息处理系统会议 |
no free lunch theorem |
没有免费午餐定理 |
No Free Lunch Theorem/NFL |
没有免费的午餐定理 |
noise |
噪声 |
noise distribution |
噪声分布 |
Noise-contrastive estimation |
噪音对比估计 |
Nominal attribute |
列名属性 |
nonconvex |
非凸 |
Non-convex optimization |
非凸优化 |
nondistributed |
非分布式 |
nondistributed representation |
非分布式表示 |
nonlinear conjugate gradients |
非线性共轭梯度 |
nonlinear independent componentsestimation |
非线性独立成分估计 |
Nonlinear model |
非线性模型 |
Non-metric distance |
非度量距离 |
Non-negative matrix factorization |
非负矩阵分解 |
Non-ordinal attribute |
无序属性 |
non-parametric |
非参数 |
Non-Saturating Game |
非饱和博弈 |
Norm |
范数 |
normal distribution |
正态分布 |
normal equation |
正规方程 |
Normalization |
归一化 |
normalized |
归一化的 |
normalized initialization |
标准初始化 |
Nuclear norm |
核范数 |
numeric value |
数值 |
Numerical attribute |
数值属性 |
numerical optimization |
数值优化 |
object recognition |
对象识别 |
objective |
目标 |
Objective function |
目标函数 |
Oblique decision tree |
斜决策树 |
Occam’s razor |
奥卡姆剃刀 |
Odds |
几率 |
Off-Policy |
离策略 |
One shot learning |
一次性学习 |
One-Dependent Estimator/ODE |
独依赖估计 |
one-hot |
one-hot |
one-shot learning |
一次学习 |
online |
在线 |
online learning |
在线学习 |
On-Policy |
在策略 |
operation |
操作 |
optimal capacity |
最佳容量 |
Ordinal attribute |
有序属性 |
origin |
原点 |
orthogonal |
正交 |
orthogonal matrix |
正交矩阵 |
orthonormal |
标准正交 |
Out-of-bag estimate |
包外估计 |
output |
输出 |
Output layer |
输出层 |
Output smearing |
输出调制法 |
overcomplete |
过完备 |
overestimation |
过估计 |
Overfitting |
过拟合/过配 |
overfitting regime |
过拟合机制 |
overflow |
上溢 |
Oversampling |
过采样 |
Paired t-test |
成对 t 检验 |
Pairwise |
成对型 |
Pairwise Markov property |
成对马尔可夫性 |
Parallel Distributed Processing |
并行分布式处理 |
parallel tempering |
并行回火 |
Parameter |
参数 |
Parameter estimation |
参数估计 |
parameter server |
参数服务器 |
parameter sharing |
参数共享 |
Parameter tuning |
调参 |
parametric case |
有参情况 |
parametric ReLU |
参数化整流线性单元 |
Parse tree |
解析树 |
partial derivative |
偏导数 |
Particle Swarm Optimization/PSO |
粒子群优化算法 |
Partition Function |
配分函数 |
Part-of-speech tagging |
词性标注 |
PCA probabilistic PCA |
概率 |
Perceptron |
感知机 |
performance measures |
性能度量 |
performance metrics |
性能度量 |
permutation invariant |
置换不变性 |
persistent contrastivedivergence |
持续性对比散度 |
phoneme |
音素 |
phonetic |
语音 |
piecewise |
分段 |
Plug and Play Generative Network |
即插即用生成网络 |
Plurality voting |
相对多数投票法 |
point estimator |
点估计 |
Polarity detection |
极性检测 |
policy |
策略 |
policy gradient |
策略梯度 |
Polynomial kernel function |
多项式核函数 |
pool |
池 |
Pooling |
池化 |
pooling function |
池化函数 |
poor conditioning |
病态条件 |
Positive class |
正类 |
positive definite |
正定 |
Positive definite matrix |
正定矩阵 |
positive part function |
正部函数 |
positive phase |
正相 |
positive semidefinite |
半正定 |
posterior probability |
后验概率 |
Post-hoc test |
后续检验 |
Post-pruning |
后剪枝 |
potential function |
势函数 |
power method |
幂方法 |
PR curve |
PR 曲线 |
Precision |
查准率/准确率 |
precision matrix |
精度矩阵 |
predictive sparse decomposition |
预测稀疏分解 |
Prepruning |
预剪枝 |
pretraining |
预训练 |
primary visual cortex |
初级视觉皮层 |
Principal component analysis/PCA |
主成分分析 |
Principle of multiple explanations |
多释原则 |
Prior |
先验 |
prior probability |
先验概率 |
prior probability distribution |
先验概率分布 |
probability density function |
概率密度函数 |
probability distribution |
概率分布 |
Probability Graphical Model |
概率图模型 |
probability mass function |
概率质量函数 |
product of expert |
专家之积 |
product rule |
乘法法则 |
proportional |
成比例 |
proposal distribution |
提议分布 |
Proximal Gradient Descent/PGD |
近端梯度下降 |
Pruning |
剪枝 |
Pseudo-label |
伪标记 |
pseudolikelihood |
伪似然 |
quadrature pair |
象限对 |
Quantized Neural Network |
量子化神经网络 |
Quantum computer |
量子计算机 |
Quantum Computing |
量子计算 |
quantum mechanics |
量子力学 |
Quasi Newton method |
拟牛顿法 |
Radial Basis Function/RBF |
径向基函数 |
Random Forest Algorithm |
随机森林算法 |
random search |
随机搜索 |
random variable |
随机变量 |
Random walk |
随机漫步 |
range |
值域 |
ratio matching |
比率匹配 |
RBM discriminative RBM |
判别 |
RBM Gaussian RBM |
高斯 |
Recall |
查全率/召回率 |
Receiver Operating Characteristic/ROC |
受试者工作特征 |
receptive field |
接受域 |
recirculation |
再循环 |
recommender system |
推荐系统 |
reconstruction |
重构 |
reconstruction error |
重构误差 |
rectified linear |
整流线性 |
rectified linear transformation |
整流线性变换 |
rectified linear unit |
整流线性单元 |
Rectified Linear Unit/ReLU |
线性修正单元 |
rectifier network |
整流网络 |
recurrence |
循环 |
recurrent convolutional network |
循环卷积网络 |
recurrent network |
循环网络 |
Recurrent Neural Network |
循环神经网络 |
Recursive neural network |
递归神经网络 |
Reference model |
参考模型 |
Regression |
回归 |
Regularization |
正则化 |
regularize |
正则化 |
regularizer |
正则化项 |
Reinforcement learning/RL |
强化学习 |
relation |
关系 |
relational database |
关系型数据库 |
reparametrization |
重参数化 |
reparametrization trick |
重参数化技巧 |
representation |
表示 |
Representation learning |
表征学习/表示学习 |
representational capacity |
表示容量 |
Representer theorem |
表示定理 |
reproducing kernel Hilbert space/RKHS |
再生核希尔伯特空间 |
Re-sampling |
重采样法 |
Rescaling |
再缩放 |
reservoir computing |
储层计算 |
Residual Mapping |
残差映射 |
Residual Network |
残差网络 |
Restricted Boltzmann Machine/RBM |
受限玻尔兹曼机 |
Restricted Isometry Property/RIP |
限定等距性 |
reverse correlation |
反向相关 |
reverse mode accumulation |
反向模式累加 |
Re-weighting |
重赋权法 |
ridge regression |
岭回归 |
right eigenvector |
右特征向量 |
right singular vector |
右奇异向量 |
risk |
风险 |
RNN gated RNN |
门控 |
Robustness |
稳健性/鲁棒性 |
Root node |
根结点 |
row |
行 |
Rule Engine |
规则引擎 |
Rule learning |
规则学习 |
saccade |
扫视 |
Saddle point |
鞍点 |
saddle-free Newton method |
无鞍牛顿法 |
same |
相同 |
sample mean |
样本均值 |
Sample space |
样本空间 |
sample variance |
样本方差 |
Sampling |
采样 |
saturate |
饱和 |
scalar |
标量 |
score |
得分 |
Score function |
评分函数 |
score matching |
得分匹配 |
second derivative |
二阶导数 |
second derivative test |
二阶导数测试 |
second layer |
第二层 |
second-order method |
二阶方法 |
self-contrastive estimation |
自对比估计 |
Self-Driving |
自动驾驶 |
self-information |
自信息 |
Self-Organizing Map/SOM |
自组织映射 |
semantic hashing |
语义哈希 |
Semi-naive Bayes classifiers |
半朴素贝叶斯分类器 |
semi-restricted Boltzmann Machine |
半受限玻尔兹曼机 |
semi-supervised |
半监督 |
Semi-Supervised Learning |
半监督学习 |
semi-Supervised Support Vector Machine |
半监督支持向量机 |
Sentiment analysis |
情感分析 |
separable |
可分离的 |
separate |
分离的 |
Separating hyperplane |
分离超平面 |
separation |
分离 |
setting |
情景 |
shadow circuit |
浅度回路 |
Shannon entropy |
香农熵 |
shannons |
香农 |
shaping |
塑造 |
shortlist |
短列表 |
sigmoid |
sigmoid |
Sigmoid function |
Sigmoid 函数 |
sigmoidBelief Network |
sigmoid 信念网络 |
Similarity measure |
相似度度量 |
simple cell |
简单细胞 |
Simulated annealing |
模拟退火 |
Simultaneous localization and mapping |
同步定位与地图构建 |
singular |
奇异的 |
singular value |
奇异值 |
Singular Value Decomposition |
奇异值分解 |
singular vector |
奇异向量 |
skip connection |
跳跃连接 |
Slack variables |
松弛变量 |
slow feature analysis |
慢特征分析 |
slowness principle |
慢性原则 |
Smoothing |
平滑 |
smoothness prior |
平滑先验 |
Soft margin |
软间隔 |
Soft margin maximization |
软间隔最大化 |
Soft voting |
软投票 |
softmax |
softmax |
softmaxfunction |
softmax 函数 |
softmaxunit |
softmax 单元 |
softplus |
softplus |
softplusfunction |
softplus 函数 |
span |
生成子空间 |
sparse |
稀疏 |
sparse activation |
稀疏激活 |
sparse coding |
稀疏编码 |
sparse connectivity |
稀疏连接 |
sparse initialization |
稀疏初始化 |
sparse interactions |
稀疏交互 |
Sparse representation |
稀疏表征 |
sparse weights |
稀疏权重 |
Sparsity |
稀疏性 |
Specialization |
特化 |
Spectral Clustering |
谱聚类 |
spectral radius |
谱半径 |
Speech Recognition |
语音识别 |
sphering |
sphering |
spike and slab |
尖峰和平板 |
spike and slab RBM |
尖峰和平板RBM |
Splitting variable |
切分变量 |
spurious modes |
虚假模态 |
square |
方阵 |
Squashing function |
挤压函数 |
Stability-plasticity dilemma |
可塑性-稳定性困境 |
standard deviation |
标准差 |
standard error |
标准差 |
standard normal distribution |
标准正态分布 |
statement |
声明 |
stationary |
平稳的 |
Stationary Distribution |
平稳分布 |
stationary point |
驻点 |
statistic efficiency |
统计效率 |
Statistical learning |
统计学习 |
statistical learning theory |
统计学习理论 |
statistics |
统计量 |
Status feature function |
状态特征函 |
steepest descent |
最陡下降 |
stochastic |
随机 |
stochastic curriculum |
随机课程 |
Stochastic Gradient Ascent |
随机梯度上升 |
Stochastic gradient descent |
随机梯度下降 |
Stochastic Matrix |
随机矩阵 |
stochastic maximum likelihood |
随机最大似然 |
Stratified sampling |
分层采样 |
stream |
流 |
stride |
步幅 |
Structural risk |
结构风险 |
Structural risk minimization/SRM |
结构风险最小化 |
structure learning |
结构学习 |
structured probabilistic model |
结构化概率模型 |
structured variational inference |
结构化变分推断 |
subatomic |
亚原子 |
subsample |
子采样 |
Subspace |
子空间 |
sum rule |
求和法则 |
sum-productnetwork |
和-积网络 |
supervised |
监督 |
Supervised learning |
监督学习/有导师学习 |
supervised learning algorithm |
监督学习算法 |
supervised model |
监督模型 |
supervised pretraining |
监督预训练 |
support vector |
支持向量 |
support vector expansion |
支持向量展式 |
Support Vector Machine/SVM |
支持向量机 |
Surrogat loss |
替代损失 |
Surrogate function |
替代函数 |
surrogate loss function |
代理损失函数 |
symbol |
符号 |
Symbolic learning |
符号学习 |
symbolic representation |
符号表示 |
Symbolism |
符号主义 |
symmetric |
对称 |
Synset |
同义词集 |
tangent distance |
切面距离 |
tangent plane |
切平面 |
tangent prop |
正切传播 |
tangent propagation |
正切传播 |
target |
目标 |
taylor |
泰勒 |
T-Distribution Stochastic Neighbour Embedding/t-SNE |
T – 分布随机近邻嵌入 |
teacher forcing |
导师驱动过程 |
temperature |
温度 |
tempered transition |
回火转移 |
tempering |
回火 |
Tensor |
张量 |
Tensor Processing Units/TPU |
张量处理单元 |
test error |
测试误差 |
test set |
测试集 |
the collider case |
碰撞情况 |
The least square method |
最小二乘法 |
Threshold |
阈值 |
Threshold logic unit |
阈值逻辑单元 |
Threshold-moving |
阈值移动 |
tied weights |
绑定的权重 |
Tikhonovregularization |
Tikhonov 正则 |
tiled convolution |
平铺卷积 |
time delay neural network |
时延神经网络 |
Time Step |
时间步骤 |
Toeplitzmatrix |
Toeplitz 矩阵 |
token |
标记 |
Tokenization |
标记化 |
tolerance |
容差 |
Training error |
训练误差 |
Training instance |
训练示例/训练例 |
training set |
训练集 |
transcribe |
转录 |
transcription system |
转录系统 |
Transductive learning |
直推学习 |
Transfer learning |
迁移学习 |
transition |
转移 |
transpose |
转置 |
Treebank |
树库 |
Tria-by-error |
试错法 |
triangle inequality |
三角不等式 |
triangulate |
三角形化 |
triangulated graph |
三角形化图 |
trigram |
三元语法 |
True negative |
真负类 |
True positive |
真正类 |
True Positive Rate/TPR |
真正例率 |
Turing Machine |
图灵机 |
Twice-learning |
二次学习 |
unbiased |
无偏 |
unbiased sample variance |
无偏样本方差 |
undercomplete |
欠完备 |
underdetermined |
欠定的 |
underestimation |
欠估计 |
Underfitting |
欠拟合/欠配 |
underfitting regime |
欠拟合机制 |
underflow |
下溢 |
underlying |
潜在 |
underlying cause |
潜在成因 |
Undersampling |
欠采样 |
Understandability |
可理解性 |
undirected |
无向 |
undirected graphical model |
无向图模型 |
undirected Model |
无向模型 |
Unequal cost |
非均等代价 |
unfolded graph |
展开图 |
unfolding |
展开 |
uniform distribution |
均匀分布 |
unigram |
一元语法 |
unimodal |
单峰值 |
unit |
单元 |
unit norm |
单位范数 |
unit vector |
单位向量 |
Unit-step function |
单位阶跃函数 |
Univariate decision tree |
单变量决策树 |
universal approximation theorem |
万能近似定理 |
universal approximator |
万能近似器 |
universal function approximator |
万能函数近似器 |
unlabeled |
未标注 |
unnormalized probabilityfunction |
未归一化概率函数 |
unshared convolution |
非共享卷积 |
unsupervised |
无监督 |
Unsupervised layer-wise training |
无监督逐层训练 |
Unsupervised learning |
无监督学习/无导师学习 |
unsupervised learning algorithm |
无监督学习算法 |
unsupervised pretraining |
无监督预训练 |
Upsampling |
上采样 |
valid |
有效 |
validation set |
验证集 |
vanishing and exploding gradientproblem |
梯度消失与爆炸问题 |
vanishing gradient |
梯度消失 |
Vanishing Gradient Problem |
梯度消失问题 |
Vapnik-Chervonenkis dimension |
Vapnik-Chervonenkis 维度 |
variable elimination |
变量消去 |
variance |
方差 |
variance reduction |
方差减小 |
variational auto-encoder |
变分自编码器 |
variational derivative |
变分导数 |
variational free energy |
变分自由能 |
Variational inference |
变分推断 |
VC Theory |
VC维理论 |
vector |
向量 |
Version space |
版本空间 |
virtual adversarial example |
虚拟对抗样本 |
virtual adversarial training |
虚拟对抗训练 |
visible layer |
可见层 |
Viterbi algorithm |
维特比算法 |
Von Neumann architecture |
冯 · 诺伊曼架构 |
V-structure |
V-结构 |
wake sleep |
醒眠 |
warp |
warp |
Wasserstein GAN/WGAN |
Wasserstein生成对抗网络 |
Weak learner |
弱学习器 |
Weight |
权重 |
weight decay |
权重衰减 |
weight scaling inference rule |
权重比例推断规则 |
Weight sharing |
权共享 |
weight space symmetry |
权重空间对称性 |
Weighted voting |
加权投票法 |
whitening |
白化 |
width |
宽度 |
winner-take-all |
赢者通吃 |
Within-class scatter matrix |
类内散度矩阵 |
Word embedding |
词嵌入 |
word-sense disambiguation |
词义消歧 |
Zero-data learning |
零数据学习 |
Zero-shot learning |
零次学习 |