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深度神经网络/ deep neural network; DNN // deep neural network; DNN /

由多层人工神经网络（artificial neural network）构成的模型。

梯度提升算法/ gradient boosting /gradient boosting
深度神经网络
通过迭代将多个与损失函数梯度相关的学习器集成在一起对变量进行预测的方法。
预训练模型/ pre-trained models /pre-trained models
预训练模型
通过在大规模的语料数据集中进行无监督学习，学习得到通用的语言表征来提高自然语言学习模型在下游任务中的表现。
数据增强/ data augmentation /data augmentation
数据增强
数据分析中通过添加适当修改过的数据副本或从现有数据中创建新的合成数据来增加数据量的技术。它可以在训练机器学习模型时用于正则化，减少过拟合。
神经结构搜索/ neural architecture search /neural architecture search
神经结构搜索
生成和优化神经网络结构的有效方法。
生成对抗网络/ generative adversarial network; GAN /generative adversarial network; GAN
生成对抗网络
通过让两个神经网络相互博弈的方式来进行生成式学习。非监督式学习的一种方法。
循环神经网络/ recurrent neural network; RNN /recurrent neural network; RNN
循环神经网络
一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络。
注意力机制/ attention mechanism /attention mechanism
注意力机制
在编码-解码器框架中，在解码器的每一时间步对输入序列中不同时间步的表征或编码信息分配不同的注意力的机制。
长短记忆网络/ long short term memory ；LSTM /long short term memory ；LSTM
长短期记忆
一种适用于处理和预测时间序列中的间隔和延迟事件改进的循环神经网络。
长短期记忆/ long short-term memory; LSTM /long short-term memory; LSTM
长短期记忆
隐藏单元加入复杂门控机制的循环神经网络架构。
词嵌入/ word embedding /word embedding
词嵌入
自然语言处理领域中以实值向量形式对词的含义进行编码的文本分析技术。

深度神经网络/ deep neural network; DNN // deep neural network; DNN /

梯度提升算法/ gradient boosting /gradient boosting

预训练模型/ pre-trained models /pre-trained models

数据增强/ data augmentation /data augmentation

神经结构搜索/ neural architecture search /neural architecture search

生成对抗网络/ generative adversarial network; GAN /generative adversarial network; GAN

循环神经网络/ recurrent neural network; RNN /recurrent neural network; RNN

注意力机制/ attention mechanism /attention mechanism

长短记忆网络/ long short term memory ；LSTM /long short term memory ；LSTM

长短期记忆/ long short-term memory; LSTM /long short-term memory; LSTM

词嵌入/ word embedding /word embedding