权重助手：深入解析人工智能，机器学习、深度学习与生成式AI的关键概念图解
这是一个关于人工智能（AI）、机器学习、神经网络、深度学习和生成式人工智能（Generative AI）的概念图。以下是该图中各部分的中文整理：
人工智能（Artificial Intelligence）
强化学习（Reinforcement Learning）
语音识别（Speech Recognition）
紧急行为（Emergent Behavior）
算法构建（Algorithm Building）
AI伦理（AI-Ethics）
机器学习（Machine Learning）
无监督学习（Unsupervised Learning）
K-均值（K Means）
监督学习（Supervised Learning）
假设测试（Hypothesis Testing）
K近邻（K-Nearest Neighbours）
逻辑回归 （Logistic Regression）
线性回归 （Linear Regression)
PCA (主成分分析)
支持向量机 （Support Vector Machines ）
决策树 （Decision Trees ）
神经网络 (Neural Networks )
反向传播 (Backpropagation )
感知机(Perceptron )
前馈神经网络(Feed Forward )
霍普菲尔德网络(Hopfield Network )
液态状态机(Liquid State Machines)
深度学习(Deep Learning)
深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)
长短期记忆网络(LSTM)
变压器(Transformers)
训练周期(Epochs)
自组织映射(Self Organising Maps)
自编码器(Auto Encoders)
玻尔兹曼机(Boltzmann Machine)
深度置信网络(Deep Belief Network )
生成式人工智能 (Generative AI )
N-shot 学习(N-Shot Learning )
QLoRA (量化的低秩自适应 )
多模态AI(Multimodal AI)
BigGAN
基础模型(Foundational Model)
GPT
Bert
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)
转移学习(Transfer Learning )
强化学习从人类反馈(RLHF )
ZSL (零样本学习 )
代理 (Agents )
OSL (开放式学习 )
大型语言模型(LLM)
权重助手认为，随着技术的发展，这些领域之间的联系也越来越紧密。同时，权重助手观察到，特别是在实际应用中，机器 learning 和 deep learning 逐渐成为了重要的方法论。
