作者：硕雀
我还没有学会写个人说明！
什么是直通估计器（STE）
直通估计器（Straight-ThroughEstimator，STE）是一种在神经网络训练中用于处理离散化[…]
什么是模型收敛
模型收敛是指在机器学习和深度学习的训练过程中，模型逐渐学习并改善其性能，直到达到一种稳定状态。在这个状态下，模[…]
什么是模型震荡
模型震荡是指在模型训练或运行过程中，模型的某些参数或输出结果出现反复波动的现象。这种现象可能出现在不同的领域和[…]
什么是量化神经网络（QNN）
量化神经网络（QNN）是一种使用低于全精度（通常为32位）的权重和激活值的神经网络。这种技术通过减少数值的位数[…]
什么是二值化神经网络（BNN）
二值化神经网络（BNN）是一种特殊的神经网络架构，其核心特点是将网络中的权重和激活值限制为只有两个取值：+1和[…]
什么是全精度模型（Full Precision Model）
全精度模型（FullPrecisionModel）在深度学习和高性能计算领域中，通常指的是使用32位浮点数[…]
什么是恒等函数（Identity function）
恒等函数（Identityfunction）是一种特殊的函数，它将集合中的每个元素映射到自身。具体来说，如果[…]
什么是聚类算法，聚类算法的种类及特点
聚类算法的定义和基本概念聚类算法是一种将数据分组为不同类别或簇的机器学习算法。它通过计算数据点之间的[…]
什么是随机梯度上升法（SGA）
随机梯度上升法（StochasticGradientAscent,SGA）是一种优化算法，主要用于最大化[…]
什么是随机梯度提升法（SGB）
随机梯度提升法（StochasticGradientBoosting，简称SGB）是一种机器学习算法，它结[…]