分类目录归档：基础设施
一、定义
语义嵌入（Semantic Embedding）是一种将语义信息（如单词、句子、图像等）映射到低维连续向量空间的技术。在这个向量空间中，语义相近的对象在向量空间中的距离也比较近，从而可以通过向量之间的距离、相似度等指标来衡量语义的相似性。
二、应用场景和优势
在深度学习中，“步幅”（stride）是一个与卷积层和池化层相关的重要概念，它指的是在进行卷积或池化操作时，滤波器每次移动的步长。以下是关于步幅的详细介绍：
核矩阵（Kernel Matrix）在机器学习领域尤其是核方法中具有重要地位，以下是关于它的详细介绍：
AGI即通用人工智能（Artificial General Intelligence），是人工智能领域的一个重要目标和研究方向，以下是关于它的详细介绍：
Kaiming初始化，也称为He初始化，是一种在神经网络中用于初始化权重的方法，以下是关于它的详细介绍：
在神经网络训练中，权重初始化是一个非常重要的环节。如果权重初始化不当，可能会导致梯度消失或梯度爆炸问题，从而使训练难以收敛或收敛速度过慢。Kaiming初始化就是为了解决这些问题而提出的一种有效的初始化方法。
在编程尤其是深度学习等相关领域中，“forward 函数化”通常涉及将模型的前向传播过程（forward pass）封装成一个函数，以下是关于它的详细解释及相关要点：
以下是一个简单的包含输入层、一个隐藏层和输出层的全连接神经网络前向传播过程函数化的示例：
import numpy as np
def fo...收敛定理在不同的数学领域有不同的表述和应用，以下是一些常见的收敛定理：
损失函数（Loss Function）是用于衡量模型预测结果与真实结果之间差异的函数，在机器学习和深度学习中具有至关重要的作用，以下是关于损失函数的详细介绍：
L2 Loss即均方误差损失（Mean Squared Error Loss），是一种在机器学习和深度学习中常用的损失函数，主要用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。以下是对其的详细介绍：
对于一个具有(n)个样本的数据集，假设模型的预测值为(\hat{y}i)，真实值为(y_i)，那么L2 Loss的计算公式为：(L2 Loss=\frac{1}{n}\sum^{n}(\hat{y}_i - y_i)^2)。