被遗忘权
Definition
被遗忘权使用户有权要求从数据库和 AI 训练集中移除其个人信息。在机器学习中实施这一权利具有挑战性，因为模型可能已经将从这些数据中学习到的知识固化在参数中。
Summary
一项 …
欢迎使用 AI术语词典 — 一部全面的多语种人工智能术语参考工具。
被遗忘权使用户有权要求从数据库和 AI 训练集中移除其个人信息。在机器学习中实施这一权利具有挑战性，因为模型可能已经将从这些数据中学习到的知识固化在参数中。
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在人工智能中，当模型学习并放大训练数据中存在的社会偏见时，就会产生刻板印象。这可能导致歧视性结果，例如将某些职业与特定性别联系起来。
一种概括性的、往往过于简化的 …
课程学习模仿人类教育过程，以结构化的顺序呈现训练数据，通常从简单样本开始，并逐渐增加复杂度。这种方法有助于神经网络更好地收敛并提高泛化能力。
一种训练策略，模型先 …
模型提取涉及查询目标机器学习模型的 API，以推断其内部结构、权重或决策边界。攻击者利用这些查询构建一个代理模型，从而窃取知识产权或绕过安全限制。
一种攻击方式， …
数据最小化是一项核心的隐私原则，要求组织将数据收集限制在充分、相关且必要的范围内。在人工智能领域，这意味着设计能够减少不必要数据依赖的模型。
仅收集和处理特定目的 …
Wumpus World 是 Russell 和 Norvig 的 AI 教科书中引入的一个基于网格的环境。智能体必须在网格中导航以寻找金子，同时避开陷阱和一个名为 Wumpus …
XLM-RoBERTa（跨语言语言模型 RoBERTa）是由 Meta AI 开发的大规模多语言模型。它通过在一个涵盖 100 多种语言的多样化数据集上进行预训练， …
后门攻击涉及使用特定的模式（称为触发器）对机器学习模型的训练数据进行投毒。虽然模型在干净数据上表现正常，但在检测到触发器时会激活错误的行为，例如将特定图像错误分类为指定标签， …
零样本提示涉及直接通过文本提示要求预训练语言模型完成任务，而不提供任何少样本示例或进行额外的微调。该模型利用其在大规模数据上学习到的通用知识和指令遵循能力来生成响应， …
泽滕策略是一种基于规则的博弈方法，用于多智能体谈判。它计算智能体为推动其首选结果而愿意承担的最大风险，定义为智能体在坚持立场时可能遭受的效用损失与其在妥协时的效用损失之比， …
缩写词NSO的含义取决于具体语境。在技术AI研究中，它可能指神经符号优化，即将神经网络与符号逻辑相结合。然而，它也常指代NSO集团等特定组织。
在人工智能语境 …
目标检测扩展了图像分类的功能，不仅确定存在哪些对象，还确定它们的位置。它输出检测到的项目周围的边界坐标及其类别标签。
一种计算机视觉技术，使用边界框在图像或视频流 …
新式人工智能（Nouvelle AI）指的是一类利用符号表示与分层处理相结合的人工智能系统。与连接主义模型不同，它侧重于结构化推理。
一种符号人工智能方法，强调受 …
新颖性检测是一种机器学习任务，专注于识别不符合预期行为或已知类别的数据点。它通常以无监督方式运行，通过学习正常数据的分布来工作。
一种无监督学习技术，用于识别与已 …
英伟达是人工智能行业的主导力量，主要以其设计的图形处理器（GPU）而闻名，这些GPU加速了深度学习所需的并行计算任务。其CUDA平台…
一家专注 …
在人工智能、机器学习或相关技术领域内，没有已建立的或被广泛接受的称为“Nolot”的定义或概念。它可能是一个拼写错误，或者是一个非常小众的术语。
Nolot 并非 …
该术语常用于讨论人工智能智能体、机器人和虚拟助手的权利、责任和社会融合问题。它强调了生物人类与人工实体之间的区别。
在人工智能伦理和社会学中，“非人类”指拥有代理 …
常见方法包括最小-最大缩放和Z分数标准化。此过程确保具有较大量级的特征不会主导学习算法，特别是在基于梯度的优化中。
归一化是一种数据预处理技术，将数值特征缩放到标 …
该领域通过将神经网络模型实现到机器人控制系统中， bridging 神经科学与机器人学。它允许研究人员测试关于运动控制、感觉处理和认知机制的假设。
神经机器人学研 …
该领域专注于创建模仿人类大脑结构和功能的硬件和软件架构。它包括人工神经网络、类脑芯片以及认知计算等方面。
神经计算是一门结合神经科学、计算机科学和工程的交叉学科， …