深度残差网络（Deep Residual Networks, 简称ResNets）是由微软研究院的何恺明等人提出的一种特殊的卷积神经网络（CNN）架构，旨在解决深层网络训练中的退化问题。随着网络深度的增加，传统深层网络的训练变得困难，不仅因为梯度消失或爆炸的问题，还由于网络加深后性能反而下降的现象（
对抗学习（Adversarial Learning）并不是一个独立的机器学习类型，而是一种通过引入对抗性示例或利用对抗性机制来增强模型训练和提高模型鲁棒性的方法。对抗学习的概念在多个领域得到了应用，但最著名的是在生成对抗网络（GANs）中以及对抗性攻击与防御的研究中。 ### 生成对抗网络（GANs
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习范式，它关注如何通过与环境交互来学习策略，以最大化某种累积奖励。在强化学习中，一个“智能体”（agent）通过执行动作（actions）影响其所在的“环境”（environment），并根据环境反馈的奖励（rewards）
机器学习 机器学习是一个广泛的领域，它涉及让计算机系统通过数据自动改进其性能。以下是机器学习包含的一些关键信息和组成部分： 算法和技术： 机器学习包含多种不同的算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、k-近邻算法（KNN）、神经网络等。 特别是近年来深度学习的兴起，使得多
