分类目录归档：人工智能
在AI领域，可调参数是模型构建和优化过程中的关键要素，以下是关于AI中可调参数的详细介绍：
Transformer可视化是一种将Transformer模型的结构、工作原理以及内部数据流动等以直观图形的方式展示出来的技术手段，有助于人们更好地理解Transformer模型的复杂机制。以下是一些常见的Transformer可视化方法和工具：
在人工智能（AI）里，问题求解是核心部分。
从概念来讲，是让计算机系统找到解决给定问题的方案。比如在路径规划问题中，要为机器人找到从A点到B点的最佳路径。
方法上，有状态空间搜索。把问题表示为一系列的状态和状态之间的转换。就像走迷宫，每个岔路口是一个状态，选择不同的通道前进就是状态转换。例如深度优先搜索和广度优先搜索，前者是沿着一条路径一直探索到底，后者是先把同一层的所有可能状态都探索完再进入下一层。
还有启发式搜索，它会利用一些经验性的规则来更快地找到解。比如在棋类游戏中，根据棋子的位置和局面评估下一步走法的优先级。
另外，在知识表示和推理方面，基于规则的系统会根据预定义的规则来求解问...
穷举搜索（Exhaustive Search），又称暴力搜索（Brute-Force Search），是一种在问题求解中对所有可能的情况进行逐一列举和检查的基本搜索算法，以下是对其更详细的介绍：
以下是一份较为全面的AI关键字一览表：
OpenAI O3是OpenAI于2024年12月20日发布的下一代推理模型 。以下是关于它的详细介绍：
单层神经网络是一种最简单的神经网络结构，以下是其详细介绍：
Universal Adversarial Attack即通用对抗攻击，是一种针对机器学习模型的攻击方式，以下是相关介绍：
通过精心构造通用的对抗扰动或触发器，使模型对输入数据产生错误分类或预测，其利用了模型在训练和决策过程中的漏洞和局限性，即使对不同的输入数据或不同结构的模型，也能导致错误结果.