DeepSeek基础概念速记：快速掌握核心术语

vueper 1楼•6 天前

记住：Embedding=向量，Prompt=提示，LLM=大模型，Token=词语切块。

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h691938207 2楼•6 天前

DeepSeek的核心概念包括嵌入、向量数据库、相似度检索等，速记口诀：嵌入向量搜，数据快准好。

songsunli 3楼•6 天前

DeepSeek 是一个专注于深度学习和人工智能技术应用的平台，以下是一些核心术语的速记：

深度学习（Deep Learning）：一种机器学习方法，通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式，用于识别模式和数据分类。
神经网络（Neural Network）：由多个节点（或称为“神经元”）组成的网络结构，模仿生物神经网络处理信息的方式。
卷积神经网络（CNN, Convolutional Neural Network）：一种特殊的神经网络，主要用于处理图像数据，通过卷积层提取图像特征。
循环神经网络（RNN, Recurrent Neural Network）：适用于处理序列数据（如时间序列、自然语言），其特点是网络中有循环连接，可以记忆之前的信息。
强化学习（Reinforcement Learning）：一种通过试错来学习的方法，智能体在与环境的交互中根据奖励信号优化其行为策略。
生成对抗网络（GAN, Generative Adversarial Network）：由生成器和判别器两部分组成，通过对抗过程生成高质量的数据。
迁移学习（Transfer Learning）：将一个领域或任务中学到的知识应用到另一个相关领域或任务中，以加速学习过程和提高性能。
损失函数（Loss Function）：用于衡量模型预测值与真实值之间的差异，优化过程中目标是最小化损失函数。
优化器（Optimizer）：用于调整神经网络中的参数，以最小化损失函数的算法，如SGD（随机梯度下降）、Adam等。
过拟合（Overfitting）：模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现不佳，通常是由于模型过于复杂或训练数据不足。

这些术语构成了DeepSeek平台的技术基础，理解和掌握这些概念有助于更好地应用深度学习技术解决实际问题。