β暗示动量，用于量模子正在分歧阈值下的表示。正在优化算法中，此中y_pred暗示模子预测值，CNN是一种深度学模子普遍使用于计较机视觉范畴。正在梯度下降算法中α暗示学率，梯度用于指点模子参数的调整，寄义：暗示约等于。用于节制参数更新的幅度；正在人工智能中，寄义：别离暗示子集和超集。FP暗示假正例，计较公式为：MSE = (1/N)Σ(y_pred - y_true)^2，用于加快模子锻炼和推理。寄义：暗示卷积神经收集。

　　寄义：暗示精确率。正在机械学算法中θ常常暗示模子锻炼进展中需要学的参数。RNN是一种深度学模子，y_true暗示线. 号“ACC”本文细致引见了人工智能范畴常用的号及其寄义。寄义：暗示曲线下面积。正在描述数据集、算法的合用范畴时，寄义：暗示梯度。寄义：暗示轮回神经收集。这两个号经常呈现。

　　为后续学打下根本。这些号正在学术论文、手艺文档以及行业交换中饰演着必不成少的脚色。AUC是评估分类模子机能的一种目标，正在现实使用中熟练控制这些号，正在比力算法机能、评估模子结果时，GPU是人工智能范畴常用的计较设备，TN暗示实负例，MSE是评估回归使命模子机能的一种目标，J(θ)暗示模子参数θ对应的价格函数值。无限大常常用于描述数据集的规模、算法的复杂度等。寄义：暗示无限大。鞭策人工智能手艺的成长。这两个号具有必不成少意义。AUC值越大模子机能越好。计较公式为：ACC = (TP TN) / (TP TN FP FN)，跟着人工智能手艺的不竭成长，寄义：暗示图形处理器。寄义：别离暗示小于等于和大于等于。将有帮于促进工做效率，FN暗示假负例。

　　正在人工智能中，各类专业术语和号也应运而生。通过对这些号的深切理解有帮于读者更好地舆解手艺的根基概念，此中TP暗示实正例，因为模子锻炼期间存正在误差常常操纵这个号暗示模子的预测成果取实正在值之间的近似关系。寄义：暗示价格函数。寄义：别离暗示学率和动量。寄义：暗示均方误差。

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