叉熵损失是一种应用于分类任务的损失函数，它通过评估模型预测的概率分布与真实分布之间的差异来指导模型参数的更新。
序列建模涉及使用模型来识别和预测序列数据中的模式和关系，这一技术常用于时间序列分析、自然语言处理以及音频信号处理等领域。
知识蒸馏是一种技术，它允许将大型模型（教师模型）的知识转移到小型模型（学生模型）中，从而在保持较高性能的同时减少参数数量和计算需求。
神经风格迁移是一种深度学习技术，它通过深度学习模型将一种图像的风格应用到另一种图像上，常用于图像生成和艺术创作。
标签平滑是一种正则化技术，它通过在训练过程中平滑真实标签分布，增强模型的鲁棒性并减少过拟合的风险。
T-SNE是一种降维方法，用于数据可视化，它将高维数据嵌入到低维空间中，同时尽可能保留数据点之间的相对距离和结构，便于观察和分析。
梯度剪切是一种防止梯度爆炸的技术，通过剪切超出阈值的梯度，保持梯度在合理范围内，从而提高模型训练的稳定性。
元学习是一种学习如何学习的技术，它通过在多个任务上进行训练，使模型能够更快地适应新任务和新数据，提高学习效率和泛化能力。
量化是将神经网络中的权重和激活值从浮点数转换为低精度表示（如整数）的过程，以减少模型的计算量和存储需求，提高运行效率。
自注意力是一种机制，用于捕捉序列数据中元素间的依赖关系，通过计算序列中元素间的注意力权重，模型能够更好地理解和处理长序列数据。
Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络结构，广泛应用于自然语言处理任务，如机器翻译和文本生成。该模型通过并行计算和全局依赖关系捕捉，显著提升了性能和训练效率。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的预训练语言模型，它通过双向编码器捕捉句子中的上下文信息，广泛应用于多种自然语言处理任务。
词嵌入是一种将词语表示为连续向量的方法，通过捕捉词语间的语义关系，使得词语能够在低维向量空间中进行计算和比较。常见的词嵌入方法包括Word2Vec、GloVe等。
位置编码是Transformer模型中用于表示序列中每个元素位置信息的一种方法，它使得模型能够捕捉序列数据中的顺序关系，常用的方法包括正弦和余弦函数编码。
图神经网络（GNN）是一种处理图结构数据的神经网络，通过对图中节点和边的信息进行传递和聚合，模型能够捕捉图结构中的关系和模式，应用于社交网络分析、推荐系统等任务。
强化学习是一种通过与环境互动来学习最优策略的机器学习方法，通过奖励和惩罚信号指导智能体的行为选择，应用于游戏、机器人控制等领域。
模型修剪是一种减少神经网络中冗余连接和参数的方法，通过删除不重要的连接，使模型更加紧凑和高效，同时保持或提高模型性能。
偏差-方差权衡是指模型在拟合训练数据和泛化到未见数据之间的平衡。偏差代表模型对训练数据的拟合能力，而方差代表模型对训练数据变化的敏感度。适当的权衡可以提升模型的泛化能力。
多模式学习是指同时处理多种类型的数据（如图像、文本、音频等）并学习它们之间的关联关系，使模型能够更全面地理解和处理复杂任务。
异常检测是指识别和检测数据中异常或异常模式的任务，广泛应用于故障检测、欺诈检测和安全监控等领域。
卷积是一种用于提取数据局部特征的操作，通过在输入数据上应用卷积核（滤波器），生成特征图，使模型能够捕捉数据中的模式和结构，常用于图像处理任务。
池化是一种用于减少特征图尺寸的操作，通过取邻近区域的最大值或平均值，减少参数数量和计算量，同时保留重要特征，常用于卷积神经网络中。
扩张卷积是一种改进的卷积操作，通过在卷积核之间插入空洞，使卷积核能够覆盖更大的感受野，从而提取更多的上下文信息，常用于图像分割任务。
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