《人工智能基础》英语词汇
2018-06-09 23:07阅读：
Fundamentals of artificial intelligence：人工智能基础
Computing machinery and intelligence：计算机器与智能
Turing test：图灵测试
Reasoning：搜索推理
Expert system：专家系统
Artificial neural network：人工神经网络
Associative memory：相联存储机制
Learning representations by back-propagating
errors：通过误差反向传播学习表示
backpropagation：反向传播算法（从后往前逐层调整参数）
Statistical learning theory：统计学习理论
Support vector machine：支持向量机
Probabilistic graphical model：概率图模型
Machine learning：机器学习
Generalize：推广（学习的目的是推广）
Supervised learning：监督学习
Unsupervised learning：无监督学习
Data sample：数据和样本
Semi-supervised learning：半监督学习
Reinforcement learning：强化学习
Policy：策略
State：状态
Action：动作
r> Agent：决策主体
Environment：交互环境
Reward：回报
Classification：分类
Classifier：分类器
Feature：特征
Feature vector：特征向量
Feature point：特征点
Feature space：特征空间
Distance：距离
Linear classifier：线性分类器
Parameters：参数
Training test application：训练、测试、应用
Annotation：标注
Training test：训练集
Algorithm：算法
Perceptron：感知器（不是perception）
Learning rate：学习率
Loss function：损失函数
Optimization：优化
Classification margin：分类间隔
Support vector：支持向量（和阴影区域相接触的点）
Classification
accuracy：分类准确率=分类正确的样本数/测试样本数*100%
Binary classification：二分类
Multiclass classification：多分类
Softmax：归一化指数函数（好像没有这个英文词）
Matrix：矩阵
Pixel：像素
Resolution：分辨率
Tensor：张量
Channel：通道
Scalar：标量
Deep learning：深度学习
Computer vision：计算机视觉
Edge：边缘
Texture：纹理
Object recognition：物体识别
Object detection：物体检测
Convolution：卷积（两个向量的卷积仍然是向量）
Convolution kernel：卷积核（用到的小矩阵）
Histogram of oriented
gradients：方向梯度直方图HOG，orient导向，调整使适应使朝向
Convolutional Layer：卷积层
Convolutional neural network：卷积神经网络
Feature map：特征图
Fully-connected layer：全连接层
Softmax layer：归一化指数层
Non-linear activation layer：非线性激活层
Linear function：线性函数
Logistic function：逻辑函数s
Hyperbolic tangent function：双曲正切函数tanh
Rectified linear function：线性整流函数ReLU
Pooling layer：池化层
Max pooling layer：最大池化层
Average pooling layer：平均池化层
Biological neural networks：生物神经网络
Nearon：神经元
Chain rule：链式法则（用于梯度计算）
Stochastic gradient descent：随机梯度下降
over fitting：过拟合
under fitting：欠拟合
用Weight decay：权值衰减
等regularization：正则化方法来避免深层网络的过拟合问题
Gradient vanish：梯度消失 可用 batch normalization：批处理化 和
shortcut：跨层连接 解决
Speech：语音（人类发声器官发出的具有信息交流意义的声音）
Music：音乐
Cocktail party effect：鸡尾酒会效应
Frequency：频率（声音的重要特征）Hz
Speech recognition：语音识别
Acoustic model：声学模型
Language model：语言模型
Video understanding：视频理解
Frame：一帧
Action recognition：行为识别
Motion：运动
Clustering：聚类
Cluster center：聚类中心
K-means clustering：k均值聚类
Elbow method：手肘法
Latent semantic analysis：潜在语义分析
Corpus：语料库
Document：文档
Topic：主题
bag-of-words model：词袋模型
Tuple：二元组
Vocabulary：词典
Term counting vector：词计数向量
Term frequency vector：词频向量
Word segmentation：分词
Stop word：停止词
Tf-idf：词频率-逆文档频率
Topic model：主题模型
Non-negative matrix factorization：非负矩阵分解
Generative adversarial network：生成对抗网络GAN
Discriminative network：判别网络
Data space：数据空间
Data distribution：数据分布
Latent space：潜在空间
Generator ：生成器
Discriminator：判别器
Probability density：概率密度
Conditional generative adversarial
network：条件生成对抗网络
Situation：当前局面
Policy network：策略网络
Observation：观察
Value networ：估值网络
Monte Carlo tree search：蒙特卡罗树搜索算法
AlphaGo zero：阿尔法元
