<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Neurons on 中文AI术语词典</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/neurons/</link><description>Recent content in Neurons 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/neurons/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>多语义性</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/polysemanticity/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:30:05 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/polysemanticity/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>多语义性是深度神经网络（特别是Transformer架构）中的一种特征，即单个神经元可能对几个不相关或语义不同的特征激活做出响应。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>神经网络中的单个神经元对多个不同概念产生响应的现象。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>神经元可解释性&lt;/li>
&lt;li>稀疏自编码器&lt;/li>
&lt;li>特征解耦&lt;/li>
&lt;li>Transformer架构&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>机械可解释性研究&lt;/li>
&lt;li>调试模型行为&lt;/li>
&lt;li>提高模型的透明度和安全性&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/monosemanticity-%E5%8D%95%E8%AF%AD%E4%B9%89%E6%80%A7/">Monosemanticity (单语义性)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/interpretability-%E5%8F%AF%E8%A7%A3%E9%87%8A%E6%80%A7/">Interpretability (可解释性)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/sparse-coding-%E7%A8%80%E7%96%8F%E7%BC%96%E7%A0%81/">Sparse Coding (稀疏编码)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/neural-probes-%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E6%8E%A2%E9%92%88/">Neural Probes (神经探针)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>