在论文写作中，合理选择关键词对提升论文的可见性和检索效率至关关键。以下是部分常见的关键词及其简要介绍：
1. 机器学（Machine Learning）：指通过数据或经验改进计算机算法的能力，使计算机可以自动识别模式并作出决策。
2. 深度学（Deep Learning）：一种特殊的机器学方法，利用深层神经网络模拟人脑解决信息的形式，以实现特征提取和分类。
3. 自然语言解决（Natural Language Processing, NLP）：研究计算机和人类（自然）语言之间的相互作用旨在让计算机理解、解释和生成人类语言。
4. 计算机视觉（Computer Vision）：使计算机可以从图像或视频中提取信息，实现对物体、场景和活动的识别与理解。
5. 强化学（Reinforcement Learning）：一种学范式，通过智能体与环境的交互，使智能体学会在给定情境下做出更优决策。
6. 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）：一种无监学方法，通过两个神经网络的竞争生成具有高度真实感的数据。
7. 模型压缩（Model Compression）：减小深度学模型大小，减低计算复杂度，以便在资源受限的设备上部署。
8. 神经网络（Neural Networks）：一种模拟人脑神经元结构的计算模型广泛应用于机器学和深度学领域。
9. 数据挖掘（Data Mining）：从大量数据中提取有价值信息的过程，涉及统计学、机器学和数据库技术。
10. 聚类分析（Clustering Analysis）：将数据集划分为若干类别使得同类别中的数据对象尽可能相似，不同类别中的数据对象尽可能不同。
11. 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）：一种二分类模型，通过找到更优分割超平面来实现数据分类。
12. 决策树（Decision Trees）：一种树形结构分类器通过一系列规则对数据实分类。
13. 随机森林（Random Forest）：一种集成学算法通过构建多个决策树并实行投票，提升分类准确率。
14. 朴素叶斯（Nve Bayes）：一种基于叶斯定理的分类算法，假设特征之间相互独立。
15. 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：一种降维方法，通过提取数据的主要特征，减低数据维度。
以上关键词涵了领域的核心技术和方法，有助于升级论文的专业性和检索效率。
ai的关键词：林俊杰爱的关键词、技术、全套、大全
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AI论文写作必备关键词与高效搜索策略：全面覆研究、撰写与优化技巧
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ai论文写作关键词有哪些类型与内容概述
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