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打算翻译两部外国作品，《hacking with Go》 我自己也写了一本差不多的书，但是我的已黑客工具开发为主，涉及的基础知识不是很多，想对内容进行一点修缮，希望得到一点启发。

还有一本是关于深度强化学习的。

人工智能术语表

English Terminology	中文术语
neural networks	神经网络
activation function	激活函数
hyperbolic tangent	双曲正切函数
bias units	偏置项
activation	激活值
forward propagation	前向传播
feedforward neural network	前馈神经网络
Backpropagation Algorithm	反向传播算法
(batch) gradient descent	（批量）梯度下降法
(overall) cost function	（整体）代价函数
squared-error	方差
average sum-of-squares error	均方差
regularization term	规则化项
weight decay	权重衰减
bias terms	偏置项
Bayesian regularization method	贝叶斯规则化方法
Gaussian prior	高斯先验概率
MAP	极大后验估计
maximum likelihood estimation	极大似然估计
activation function	激活函数
tanh function	双曲正切函数
non-convex function	非凸函数
hidden (layer) units	隐藏层单元
symmetry breaking	对称失效
learning rate	学习速率
forward pass	前向传导
hypothesis	假设值
error term	残差
weighted average	加权平均值
feedforward pass	前馈传导
Hadamard product	阿达马乘积
forward propagation	前向传播
off-by-one error	缺位错误
bias term	偏置项
numerically checking	数值检验
numerical roundoff errors	数值舍入误差
significant digits	有效数字
unrolling	组合扩展
learning rate	学习速率
Hessian matrix Hessian	矩阵
Newton's method	牛顿法
conjugate gradient	共轭梯度
step-size	步长值
Autoencoders	自编码算法
Sparsity	稀疏性
neural networks	神经网络
supervised learning	监督学习
unsupervised learning	无监督学习
hidden units	隐藏神经元
the pixel intensity value	像素灰度值
IID	独立同分布
PCA	主元分析
active	激活
inactive	抑制
activation function	激活函数
activation	激活度
the average activation	平均活跃度
sparsity parameter	稀疏性参数
penalty term	惩罚因子
KL divergence	KL 散度
Bernoulli random variable	伯努利随机变量
overall cost function	总体代价函数
backpropagation	后向传播
forward pass	前向传播
gradient descent	梯度下降
the objective	目标函数
the derivative checking method	梯度验证方法
Visualizing	可视化
Autoencoder	自编码器
hidden unit	隐藏单元
non-linear feature	非线性特征
activate	激励
trivial answer	平凡解
norm constrained	范数约束
sparse autoencoder	稀疏自编码器
norm bounded	有界范数
input domains	输入域
vectorization	矢量化
Logistic Regression	逻辑回归
batch gradient ascent	批量梯度上升法
intercept term	截距
the log likelihood	对数似然函数
derivative	导函数
gradient	梯度
vectorization	向量化
forward propagation	正向传播
backpropagation	反向传播
training examples	训练样本
activation function	激活函数
sparse autoencoder	稀疏自编码网络
sparsity penalty	稀疏惩罚
average firing rate	平均激活率
Principal Components Analysis	主成份分析
whitening	白化
intensity	亮度
mean	平均值
variance	方差
covariance matrix	协方差矩阵
basis	基
magnitude	幅值
stationarity	平稳性
normalization	归一化
eigenvector	特征向量
redundant	冗余
variance	方差
smoothing	平滑
dimensionality reduction	降维
regularization	正则化
reflection matrix	反射矩阵
decorrelation	去相关
Principal Components Analysis (PCA)	主成分分析
zero-mean	均值为零
mean value	均值
eigenvalue	特征值
symmetric positive semi-definite matrix	对称半正定矩阵
numerically reliable	数值计算上稳定
sorted in decreasing order	降序排列
singular value	奇异值
singular vector	奇异向量
vectorized implementation	向量化实现
diagonal	对角线
Softmax Regression	Softmax回归
supervised learning	有监督学习
unsupervised learning	无监督学习
deep learning	深度学习
logistic regression	logistic回归
intercept term	截距项
binary classification	二元分类
class labels	类型标记
hypothesis	估值函数/估计值
cost function	代价函数
multi-class classification	多元分类
weight decay	权重衰减
self-taught learning	自我学习/自学习
unsupervised feature learning	无监督特征学习
autoencoder	自编码器
semi-supervised learning	半监督学习
deep networks	深层网络
fine-tune	微调
unsupervised feature learning	非监督特征学习
pre-training	预训练
Deep Networks	深度网络
deep neural networks	深度神经网络
non-linear transformation	非线性变换
represent compactly	简洁地表达
part-whole decompositions	“部分-整体”的分解
parts of objects	目标的部件
highly non-convex optimization problem	高度非凸的优化问题
conjugate gradient	共轭梯度
diffusion of gradients	梯度的弥散
Greedy layer-wise training	逐层贪婪训练方法
autoencoder	自动编码器
Greedy layer-wise training	逐层贪婪训练法
Stacked autoencoder	栈式自编码神经网络
Fine-tuning	微调
Raw inputs	原始输入
Hierarchical grouping	层次型分组
Part-whole decomposition	部分-整体分解
First-order features	一阶特征
Second-order features	二阶特征
Higher-order features	更高阶特征
Linear Decoders	线性解码器
Sparse Autoencoder	稀疏自编码
input layer	输入层
hidden layer	隐含层
output layer	输出层
neuron	神经元
robust	鲁棒
sigmoid activation function	S型激励函数
tanh function	tanh激励函数
linear activation function	线性激励函数
identity activation function	恒等激励函数
hidden unit	隐单元
weight	权重
error term	偏差项
Full Connected Networks	全连接网络
Sparse Autoencoder	稀疏编码
Feedforward	前向输送
Backpropagation	反向传播
Locally Connected Networks	部分联通网络
Contiguous Groups	连接区域
Visual Cortex	视觉皮层
Convolution	卷积
Stationary	固有特征
Pool	池化
features	特征
example	样例
over-fitting	过拟合
translation invariant	平移不变性
pooling	池化
extract	提取
object detection	物体检测
DC component	直流分量
local mean subtraction	局部均值消减
sparse autoencoder	消减归一化
rescaling	缩放
per-example mean subtraction	逐样本均值消减
feature standardization	特征标准化
stationary	平稳
zero-mean	零均值化
low-pass filtering	低通滤波
reconstruction based models	基于重构的模型
RBMs	受限Boltzman机
k-Means	k-均值
long tail	长尾
loss function	损失函数
orthogonalization	正交化
Sparse Coding	稀疏编码
unsupervised method	无监督学习
over-complete bases	超完备基
degeneracy	退化
reconstruction term	重构项
sparsity penalty	稀疏惩罚项
norm	范式
generative model	生成模型
linear superposition	线性叠加
additive noise	加性噪声
basis feature vectors	特征基向量
the empirical distribution	经验分布函数
the log-likelihood	对数似然函数
Gaussian white noise	高斯白噪音
the prior distribution	先验分布
prior probability	先验概率
source features	源特征
the energy function	能量函数
regularized	正则化
least squares	最小二乘法
convex optimization software	凸优化软件
conjugate gradient methods	共轭梯度法
quadratic constraints	二次约束
the Lagrange dual	拉格朗日对偶函数
feedforward architectures	前馈结构算法
Independent Component Analysis	独立成分分析
Over-complete basis	超完备基
Orthonormal basis	标准正交基
Sparsity penalty	稀疏惩罚项
Under-complete basis	不完备基
Line-search algorithm	线搜索算法
Topographic cost term	拓扑代价项