<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Memory on 中文AI术语词典</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/memory/</link><description>Recent content in Memory on 中文AI术语词典</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/memory/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>反馈神经网络</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/feedback_neural_network/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:17:25 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/feedback_neural_network/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>反馈神经网络（也称为循环神经网络 RNN）包含允许信号传播回之前层的环路。这种递归性使网络能够维持内部状态，从而处理序列数据和时间依赖关系。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>一种连接形成有向循环的神经网络架构，允许信息随时间持久存在。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>递归性&lt;/li>
&lt;li>内部状态&lt;/li>
&lt;li>时间动态&lt;/li>
&lt;li>记忆&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>语音识别&lt;/li>
&lt;li>时间序列预测&lt;/li>
&lt;li>自然语言处理&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/recurrent-neural-network-%E5%BE%AA%E7%8E%AF%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/">Recurrent Neural Network (循环神经网络)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/lstm-%E9%95%BF%E7%9F%AD%E6%9C%9F%E8%AE%B0%E5%BF%86%E7%BD%91%E7%BB%9C/">LSTM (长短期记忆网络)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/gru-%E9%97%A8%E6%8E%A7%E5%BE%AA%E7%8E%AF%E5%8D%95%E5%85%83/">GRU (门控循环单元)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/hopfield-network-%E9%9C%8D%E6%99%AE%E8%8F%B2%E5%B0%94%E5%BE%B7%E7%BD%91%E7%BB%9C/">Hopfield Network (霍普菲尔德网络)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item><item><title>批大小</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/batch_size/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:08:51 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/batch_size/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>批大小是一个关键的超参数，决定了在更新模型内部参数之前处理多少个样本。较大的批大小能提供更准确的梯度估计，但可能增加内存需求并影响收敛特性。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>在随机梯度下降算法的一次迭代中使用的训练样本数量。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>梯度估计&lt;/li>
&lt;li>内存限制&lt;/li>
&lt;li>收敛稳定性&lt;/li>
&lt;li>超参数调整&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>调整模型收敛速度&lt;/li>
&lt;li>训练期间管理GPU内存限制&lt;/li>
&lt;li>通过噪声梯度提高泛化能力&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/learning_rate-%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%8E%87/">learning_rate (学习率)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/stochastic_gradient_descent-%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%A2%AF%E5%BA%A6%E4%B8%8B%E9%99%8D/">stochastic_gradient_descent (随机梯度下降)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/mini_batch-%E5%B0%8F%E6%89%B9%E9%87%8F/">mini_batch (小批量)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/memory_usage-%E5%86%85%E5%AD%98%E4%BD%BF%E7%94%A8/">memory_usage (内存使用)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>