幻觉 (人工智能)
在人工智能领域中，幻觉（，或称人工幻觉）是由人工智能生成的一种回应，它含有貌似事实的虚假或误导性资讯。 该术语源自幻觉的心理学概念，因为它们具有相似的特征。然而实际上更相似的概念是“虚谈症（confabulation）”，但“幻觉（hallucination）”一词在人工智能领域已经广为流传。人工智能幻觉的危险之处之一是模型的输出看起来一本正经，而实际上是错误的。 在自然语言处理中 喊出「看！熊猫！」的的圖片，但其生成文字毫無意義]] …
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共 5 篇文章
K-平均算法
*k-均值算法*（英文：k-means clustering）源于信号处理中的一种向量量化方法，现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。k-平均聚类的目的是：把n个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值（此即聚类中心）对应的聚类，以之作为聚类的标准。这个问题将归结为一个把数据空间划分为Voronoi cells的问题。 这个问题在计算上是NP困难的，不过存在高效的启发式算法。一般…
赫布理论
赫布理论（）是一个神经科学理论，解释了在学习的过程中脑中的神经元所发生的变化。赫布理论描述了突触可塑性的基本原理，即突触前神经元向突触后神经元的持续重复的刺激，可以导致突触传递效能的增加。这一理论由唐纳德·赫布于1949年提出，又被称为赫布定律（）、赫布假说（）、细胞结集理论（）等。他如此表述这一理论： 这一理论经常会被总结为“一起激发的神经元连在一起”（）。但是，这个解释并不完整，赫布强调说，神经元"A"必须对神经元"B"的激发“作出…
認知電腦
認知電腦是一種試圖重現人腦行為，並且結合了人工智慧及機器學習演算法的晶片，一般採用的方法，其中一例為IBM公司以和深度學習實現的華生。IBM公司後續還開發了TrueNorth微晶片架構，與傳統電腦中使用的馮·諾依曼架構相比，其設計結構更加接近人腦。2017年，英特爾也公佈了自家版本的認知晶片「Loihi」，於2018年提供給大學及研究實驗室。英特爾、高通和其他公司也正逐步改進神經形態處理器，包括英特爾的Pohoiki Beach和Spr…
生成对抗网络
生成对抗网络（，简称GAN）是非监督式学习的一种方法，通過两个神经網路相互博弈的方式进行学习。该方法由伊恩·古德费洛等人于2014年提出。 生成對抗網絡常用於生成以假亂真的圖片。此外，該方法還被用於视频帧预测、三維物體模型等。 生成對抗網絡虽然最开始提出是為了無監督學習，但经證明對、強化學習GAIL（Generative Adversarial Imitation Learning）通过逆强化学习框架实现策略优化也有效。 在2016年的…