Translations:Neural Networks/28/zh: Difference between revisions

Latest revision as of 23:41, 27 April 2026

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Message definition (Neural Networks)

* '''[[Convolutional Neural Networks]]''' (CNNs) — designed for grid-structured data such as images, using local connectivity and weight sharing.
* '''[[Recurrent Neural Networks]]''' (RNNs) — designed for sequential data, with connections that form cycles to maintain hidden state.
* '''{{Term|transformer|Transformers}}''' — {{Term|attention}}-based architectures that have become dominant in natural language processing and increasingly in vision.
* '''Autoencoders''' — networks trained to reconstruct their input, used for dimensionality reduction and generative modelling.
* '''Generative adversarial networks''' (GANs) — pairs of networks (generator and discriminator) trained in competition to generate realistic data.

Convolutional Neural Networks（CNN）—— 为图像等网格结构数据而设计，使用局部连接和权重共享。
Recurrent Neural Networks（RNN）—— 为序列数据而设计，连接形成循环以保持隐藏状态。
Transformer —— 基于注意力的架构，已在自然语言处理领域占据主导地位，并日益在视觉领域得到应用。
自编码器 —— 训练用于重建其输入的网络，用于降维和生成式建模。
生成对抗网络（GAN）—— 成对的网络（生成器和判别器）通过竞争训练，以生成逼真的数据。

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-* '''[[Convolutional Neural Networks|卷积神经网络]]'''（CNN）—— 面向图像等网格结构数据，采用局部连接与权重共享。
+* '''[[Convolutional Neural Networks]]'''（CNN）—— 为图像等网格结构数据而设计，使用局部连接和权重共享。
-* '''[[Recurrent Neural Networks|循环神经网络]]'''（RNN）—— 面向序列数据，通过形成回路的连接维持隐藏状态。
+* '''[[Recurrent Neural Networks]]'''（RNN）—— 为序列数据而设计，连接形成循环以保持隐藏状态。
-* '''Transformer''' —— 基于注意力机制的架构，已在自然语言处理领域占据主导地位，并日益应用于视觉领域。
+* '''{{Term|transformer|Transformer}}''' —— 基于{{Term|attention|注意力}}的架构，已在自然语言处理领域占据主导地位，并日益在视觉领域得到应用。
-* '''自编码器'''（autoencoder）—— 训练目标是重建输入，常用于降维与生成式建模。
+* '''自编码器''' —— 训练用于重建其输入的网络，用于降维和生成式建模。
-* '''生成对抗网络'''（GAN）—— 由生成器与判别器两个网络相互对抗训练，用于生成逼真的数据。
+* '''生成对抗网络'''（GAN）—— 成对的网络（生成器和判别器）通过竞争训练，以生成逼真的数据。