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

Revision as of 03:35, 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）——专为图像等网格结构数据设计，使用局部连接和权重共享。
Recurrent Neural Networks（RNN）——专为序列数据设计，连接形成环路以维持隐藏状态。
Transformers——基于 attention 的架构，已在自然语言处理中占主导地位，并越来越多地用于视觉领域。
Autoencoders——经过训练来重建其输入的网络，用于降维和生成建模。
生成对抗网络（GAN）——成对的网络（生成器和判别器）以竞争方式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）——专为图像等网格结构数据设计，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）——专为序列数据设计，连接形成环路以维持隐藏状态。
-* '''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。
+* '''Transformers'''——基于 attention 的架构，已在自然语言处理中占主导地位，并越来越多地用于视觉领域。
-* '''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。
+* '''Autoencoders'''——经过训练来重建其输入的网络，用于降维和生成建模。
-* '''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）以竞争方式训练以生成逼真的数据。