k-Means K-均值
learning rate 學(xué)習(xí)速率
least squares 最小二乘法
linear correspondence 線性響應(yīng)
linear superposition 線性疊加
line-search algorithm 線搜索算法
local mean subtraction 局部均值消減
local optima 局部最優(yōu)解
logistic regression 邏輯回歸
loss function 損失函數(shù)
low-pass filtering 低通濾波
magnitude 幅值
MAP 極大后驗(yàn)估計(jì)
maximum likelihood estimation 極大似然估計(jì)
mean 平均值
MFCC Mel 倒頻系數(shù)
multi-class classification 多元分類
neural networks 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
neuron 神經(jīng)元
Newton’s method 牛頓法
non-convex function 非凸函數(shù)
non-linear feature 非線性特征
norm 范式
norm bounded 有界范數(shù)
norm constrained 范數(shù)約束
normalization 歸一化
numerical roundoff errors 數(shù)值舍入誤差
numerically checking 數(shù)值檢驗(yàn)
numerically reliable 數(shù)值計(jì)算上穩(wěn)定
object detection 物體檢測(cè)
objective function 目標(biāo)函數(shù)
off-by-one error 缺位錯(cuò)誤
orthogonalization 正交化
output layer 輸出層
overall cost function 總體代價(jià)函數(shù)
over-complete basis 超完備基
over-fitting 過(guò)擬合
parts of objects 目標(biāo)的部件
part-whole decompostion 部分-整體分解
PCA 主元分析
penalty term 懲罰因子
per-example mean subtraction 逐樣本均值消減
pooling 池化
pretrain 預(yù)訓(xùn)練
principal components analysis 主成份分析
quadratic constraints 二次約束
RBMs 受限Boltzman機(jī)
reconstruction based models 基于重構(gòu)的模型
reconstruction cost 重建代價(jià)
reconstruction term 重構(gòu)項(xiàng)
redundant 冗余
reflection matrix 反射矩陣
regularization 正則化
regularization term 正則化項(xiàng)
rescaling 縮放
robust 魯棒性
run 行程
second-order feature 二階特征
sigmoid activation function S型激勵(lì)函數(shù)
significant digits 有效數(shù)字
singular value 奇異值
singular vector 奇異向量
smoothed L1 penalty 平滑的L1范數(shù)懲罰
Smoothed topographic L1 sparsity penalty 平滑地形L1稀疏懲罰函數(shù)
smoothing 平滑
Softmax Regresson Softmax回歸
sorted in decreasing order 降序排列
source features 源特征
sparse autoencoder 消減歸一化
Sparsity 稀疏性
sparsity parameter 稀疏性參數(shù)
sparsity penalty 稀疏懲罰
square function 平方函數(shù)
squared-error 方差
stationary 平穩(wěn)性(不變性)
stationary stochastic process 平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程
step-size 步長(zhǎng)值
supervised learning 監(jiān)督學(xué)習(xí)
symmetric positive semi-definite matrix 對(duì)稱半正定矩陣
symmetry breaking 對(duì)稱失效
tanh function 雙曲正切函數(shù)
the average activation 平均活躍度
0571-88272987 88272986 | ||||
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