机器学习的一些术语

机器学习的一些术语

过拟合（ overfitting）

卷积神经网络

卷积神经网络最初是用来处理多维数组数据，比如，一张由三个2D数组组成、包含三个彩色通道像素强度的彩色图像。大量的数据模式都是多个数组形式：1D用来表示信号和序列信号包括人类语言；2D用来表示图片或声音；3D代表视频或有声音的图像。卷积神经网络利用自然信号特征的核心理念是：局部连接（local connections），权重共享，池化(pooling）和多网络层的使用。

LSTM网络最终被证明比传统的递归神经网络（RNNs）更为有效，尤其是，每一个时间步长内有若干层时，整个语音识别系统能够完全一致地将声学转录为字符序列。目前，LSTM网络及其相关形式的门控单元同样也用于编码与解码网络，并在机器翻译中表现良好。