作为最早关注人工智能技术的媒体，机器之心在编译国外技术博客、论文、专家观点等内容上已经积累了超过两年多的经验。期间，从无到有，机器之心的编译团队一直在积累专业词汇。虽然有很多的文章因为专业性我们没能尽善尽美的编译为中文呈现给大家，但我们一直在进步、一直在积累、一直在提高自己的专业性。
两年来，机器之心编译团队整理过翻译词汇对照表「红宝书」，编辑个人也整理过类似的词典。而我们也从机器之心读者留言中发现，有些人工智能专业词汇没有统一的翻译标准，这可能是因地区、跨专业等等原因造成的。举个例子，DeepMind 的一篇论文中有个词汇为 differentiable boundary tree，当时机器之心的翻译为可微分界树，但后来有读者表示这样的译法如果不保留英文很难明白表达的意思且建议翻译为可微分边界树。
因此，我们想把机器之心内部积累的人工智能专业词汇中英对照表开放给大家，希望为大家写论文、中文博客、阅读文章提供帮助。同时，这也是一份开放的表单，希望越来越多的人能够提供增添、修改建议，为人工智能的传播助力。
项目地址：
https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology
组织形式
读者在此项目中，可通过以上表盘查看自己想要了解的专业词汇。在单个首字母中，表格的组织形式为：英文／缩写、汉语、来源&扩展。
来源&扩展是对该词汇的注解，内容为机器之心往期的相关文章。例如下图所示的「算法」，我们关联到的三篇文章是《回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点》和《机器学习算法附速查表》和《深度学习算法全景图：从理论证明其正确性》。因此，我们希望不仅能提供相对应的术语，同时还希望能为读者提供每一个术语的来源和概念上的扩展。但由于这一部分工作量较大，我们还将与读者共同推进这一部分扩展的进程。
准确性
本项目中所有英文专业词汇对照的中文都来自机器之心编译的文章和系列机器学习教科书（如周志华的《机器学习》和李航的《统计学习方法》等），我们力求在提供准确翻译的同时保留最常用的形式。同时，为了保证词汇翻译的准确性，我们将此项目向读者开源，并希望能与读者共同迭代术语的准确度。除此之外，我们还将为每一个词汇提供来源与扩展进一步提升词汇的置信度。
机器之心术语编译标准
因为该项目很多术语都是机器之心平常编译文章所积累的，所以我们首先需要向读者说明机器之心术语编译的标准。
常见术语的编译标准
机器之心常见术语的编译首先会确保术语的正确性，其次再考虑术语的传播广度。例如常见术语。logistic regression，首先机器之心会保证该术语的准确度。我们常见 logistic regression 会翻译为逻辑回归，但中文「逻辑」与 logistic 的含义还是有些差别，因此我们并不太倾向于采用这种译法。在准确度的基础上，我们会考虑术语的传播广度。例如有学者建议可以将 logistic regression 译为对数几率回归，但鉴于该译法的传播度不广，看到中文并不会马上检索到对应英文和概念，所以我们最终在常见术语编译标准下将 logistic regression 译为 logistical 回归。机器之心在对常见术语编译时并不会保留英文，也不会做进一步说明。
非常见术语的编译标准
机器之心在编译技术文章或论文时，常常会遇到非常见的术语。因为像论文那样的文章是在特定领域下为解决特定问题而规范化书写的，所以就会存在较多的非常见的术语。而机器之心在编译非常见术语时，唯一的标准就是准确性，通常我们也会保留英文。因为非常见术语通常是数学、神经科学和物理学等领域上的专业术语，机器之心会尽可能地借鉴其他领域内的译法和意义而确定如何编译。例如 fixed-point theorem，在参考数学的情况下，我们会更倾向于译为不动点定理，fixed-point 译为不动点而不是定点。
歧义术语的编译标准
还有很多术语其实是有歧义的，而对于这一类词，机器之心的编译标准会根据语义进行确定，因此也会有一些误差。例如 bias 在描述神经网络层级单元时可以译为偏置项。而在描述训练误差和与叉验证误差间的关系或学习曲线时，bias 可以译为偏差。这样的例子还有很多，比如 Stationary 在马尔可夫模型中可译为稳态分布（Stationary distribution），在最优化问题中可译为驻点（Stationary point），而在涉及博弈论或对抗性训练时，其又可能表达为静态。
以上是机器之心大概编译术语的标准，虽然我们在常用术语的编译上错误率相对较少，但在非常见术语和歧义术语上仍然会出现一些错误。尤其是在非常见术语的编译上，没有特定的背景知识很容易在编译上出现误差。因此我们希望能与读者共同加强术语的编译质量。
词汇更新
本词汇库目前拥有的专业词汇共计 500 个，主要为机器学习基础概念和术语，同时也是该项目的基本词汇。机器之心将继续完善术语的收录和扩展阅读的构建。词汇更新主要分为两个阶段，第一阶段机器之心将继续完善基础词汇的构建，即通过权威教科书或其它有公信力的资料抽取常见术语。第二阶段机器之心将持续性地把编译论文或其他资料所出现的非常见术语更新到词汇表中。
读者的反馈意见和更新建议将贯穿整个阶段，并且我们将在项目致谢页中展示对该项目起积极作用的读者。因为我们希望术语的更新更具准确度和置信度，所以我们希望读者能附上该术语的来源地址与扩展地址。因此，我们能更客观地更新词汇，并附上可信的来源与扩展。
Letter A
Accumulated error backpropagation 累积误差逆传播
Activation Function 激活函数
Adaptive Resonance Theory/ART 自适应谐振理论
Addictive model 加性学习
Adversarial Networks 对抗网络
Affine Layer 仿射层
Affinity matrix 亲和矩阵
Agent 代理 / 智能体
Algorithm 算法
Alpha-beta pruning α-β剪枝
Anomaly detection 异常检测
Approximation 近似
Area Under ROC Curve／AUC Roc 曲线下面积
Artificial General Intelligence/AGI 通用人工智能
Artificial Intelligence/AI 人工智能
Association analysis 关联分析
Attention mechanism 注意力机制
Attribute conditional independence assumption 属性条件独立性假设
Attribute space 属性空间
Attribute value 属性值
Autoencoder 自编码器
Automatic speech recognition 自动语音识别
Automatic summarization 自动摘要
Average gradient 平均梯度
Average-Pooling 平均池化
Letter B
Backpropagation Through Time 通过时间的反向传播
Backpropagation/BP 反向传播
Base learner 基学习器
Base learning algorithm 基学习算法
Batch Normalization/BN 批量归一化
Bayes decision rule 贝叶斯判定准则
Bayes Model Averaging／BMA 贝叶斯模型平均
Bayes optimal classifier 贝叶斯最优分类器
Bayesian decision theory 贝叶斯决策论
Bayesian network 贝叶斯网络
Between-class scatter matrix 类间散度矩阵
Bias 偏置 / 偏差
Bias-variance decomposition 偏差-方差分解
Bias-Variance Dilemma 偏差 – 方差困境
Bi-directional Long-Short Term Memory/Bi-LSTM 双向长短期记忆
Binary classification 二分类
Binomial test 二项检验
Bi-partition 二分法
Boltzmann machine 玻尔兹曼机
Bootstrap sampling 自助采样法／可重复采样／有放回采样
Bootstrapping 自助法
Break-Event Point／BEP 平衡点
Letter C
Calibration 校准
Cascade-Correlation 级联相关
Categorical attribute 离散属性
Class-conditional probability 类条件概率
Classification and regression tree/CART 分类与回归树
Classifier 分类器
Class-imbalance 类别不平衡
Closed -form 闭式
Cluster 簇/类/集群
Cluster analysis 聚类分析
Clustering 聚类
Clustering ensemble 聚类集成
Co-adapting 共适应
Coding matrix 编码矩阵
COLT 国际学习理论会议
Committee-based learning 基于委员会的学习
Competitive learning 竞争型学习
Component learner 组件学习器
Comprehensibility 可解释性
Computation Cost 计算成本
Computational Linguistics 计算语言学
Computer vision 计算机视觉
Concept drift 概念漂移
Concept Learning System /CLS 概念学习系统
Conditional entropy 条件熵
Conditional mutual information 条件互信息
Conditional Probability Table／CPT 条件概率表
Conditional random field/CRF 条件随机场
Conditional risk 条件风险
Confidence 置信度
Confusion matrix 混淆矩阵
Connection weight 连接权
Connectionism 连结主义
Consistency 一致性／相合性
Contingency table 列联表
Continuous attribute 连续属性
Convergence 收敛
Conversational agent 会话智能体
Convex quadratic programming 凸二次规划
Convexity 凸性
Convolutional neural network/CNN 卷积神经网络
Co-occurrence 同现
Correlation coefficient 相关系数
Cosine similarity 余弦相似度
Cost curve 成本曲线
Cost Function 成本函数
Cost matrix 成本矩阵
Cost-sensitive 成本敏感
Cross entropy 交叉熵
Cross validation 交叉验证
Crowdsourcing 众包
Curse of dimensionality 维数灾难
Cut point 截断点
Cutting plane algorithm 割平面法
Letter D
Data mining 数据挖掘
Data set 数据集
Decision Boundary 决策边界
Decision stump 决策树桩
Decision tree 决策树／判定树
Deduction 演绎
Deep Belief Network 深度信念网络
Deep Convolutional Generative Adversarial Network/DCGAN 深度卷积生成对抗网络
Deep learning 深度学习
Deep neural network/DNN 深度神经网络
Deep Q-Learning 深度 Q 学习
Deep Q-Network 深度 Q 网络
Density estimation 密度估计
Density-based clustering 密度聚类
Differentiable neural computer 可微分神经计算机
Dimensionality reduction algorithm 降维算法
Directed edge 有向边
Disagreement measure 不合度量
Discriminative model 判别模型
Discriminator 判别器
Distance measure 距离度量
Distance metric learning 距离度量学习
Distribution 分布
Divergence 散度
Diversity measure 多样性度量／差异性度量
Domain adaption 领域自适应
Downsampling 下采样
D-separation （Directed separation） 有向分离
Dual problem 对偶问题
Dummy node 哑结点
Dynamic Fusion 动态融合
Dynamic programming 动态规划
Letter E
Eigenvalue decomposition 特征值分解
Embedding 嵌入
Emotional analysis 情绪分析
Empirical conditional entropy 经验条件熵
Empirical entropy 经验熵
Empirical error 经验误差
Empirical risk 经验风险
End-to-End 端到端
Energy-based model 基于能量的模型
Ensemble learning 集成学习
Ensemble pruning 集成修剪
Error Correcting Output Codes／ECOC 纠错输出码
Error rate 错误率
Error-ambiguity decomposition 误差-分歧分解
Euclidean distance 欧氏距离
Evolutionary computation 演化计算
Expectation-Maximization 期望最大化
Expected loss 期望损失
Exploding Gradient Problem 梯度爆炸问题
Exponential loss function 指数损失函数
Extreme Learning Machine/ELM 超限学习机
Letter F
Factorization 因子分解
False negative 假负类
False positive 假正类
False Positive Rate/FPR 假正例率
Feature engineering 特征工程
Feature selection 特征选择
Feature vector 特征向量
Featured Learning 特征学习
Feedforward Neural Networks/FNN 前馈神经网络
Fine-tuning 微调
Flipping output 翻转法
Fluctuation 震荡
Forward stagewise algorithm 前向分步算法
Frequentist 频率主义学派
Full-rank matrix 满秩矩阵
Functional neuron 功能神经元
Letter G
Gain ratio 增益率
Game theory 博弈论
Gaussian kernel function 高斯核函数
Gaussian Mixture Model 高斯混合模型
General Problem Solving 通用问题求解
Generalization 泛化
Generalization error 泛化误差
Generalization error bound 泛化误差上界
Generalized Lagrange function 广义拉格朗日函数
Generalized linear model 广义线性模型
Generalized Rayleigh quotient 广义瑞利商
Generative Adversarial Networks/GAN 生成对抗网络
Generative Model 生成模型
Generator 生成器
Genetic Algorithm/GA 遗传算法
Gibbs sampling 吉布斯采样
Gini index 基尼指数
Global minimum 全局最小
Global Optimization 全局优化
Gradient boosting 梯度提升
Gradient Descent 梯度下降
Graph theory 图论
Ground-truth 真相／真实
Letter H
Hard margin 硬间隔
Hard voting 硬投票
Harmonic mean 调和平均
Hesse matrix 海塞矩阵
Hidden dynamic model 隐动态模型
Hidden layer 隐藏层
Hidden Markov Model/HMM 隐马尔可夫模型
Hierarchical clustering 层次聚类
Hilbert space 希尔伯特空间
Hinge loss function 合页损失函数
Hold-out 留出法
Homogeneous 同质
Hybrid computing 混合计算
Hyperparameter 超参数
Hypothesis 假设
Hypothesis test 假设验证
Letter I
ICML 国际机器学习会议
Improved iterative scaling/IIS 改进的迭代尺度法
Incremental learning 增量学习
Independent and identically distributed/i.i.d. 独立同分布
Independent Component Analysis/ICA 独立成分分析
Indicator function 指示函数
Individual learner 个体学习器
Induction 归纳
Inductive bias 归纳偏好
Inductive learning 归纳学习
Inductive Logic Programming／ILP 归纳逻辑程序设计
Information entropy 信息熵
Information gain 信息增益
Input layer 输入层
Insensitive loss 不敏感损失
Inter-cluster similarity 簇间相似度
International Conference for Machine Learning/ICML 国际机器学习大会
Intra-cluster similarity 簇内相似度
Intrinsic value 固有值
Isometric Mapping/Isomap 等度量映射
Isotonic regression 等分回归
Iterative Dichotomiser 迭代二分器
Letter K
Kernel method 核方法
Kernel trick 核技巧
Kernelized Linear Discriminant Analysis／KLDA 核线性判别分析
K-fold cross validation k 折交叉验证／k 倍交叉验证
K-Means Clustering K – 均值聚类
K-Nearest Neighbours Algorithm/KNN K近邻算法
Knowledge base 知识库
Knowledge Representation 知识表征
Letter L
Label space 标记空间
Lagrange duality 拉格朗日对偶性
Lagrange multiplier 拉格朗日乘子
Laplace smoothing 拉普拉斯平滑
Laplacian correction 拉普拉斯修正
Latent Dirichlet Allocation 隐狄利克雷分布
Latent semantic analysis 潜在语义分析
Latent variable 隐变量
Lazy learning 懒惰学习
Learner 学习器
Learning by analogy 类比学习
Learning rate 学习率
Learning Vector Quantization/LVQ 学习向量量化
Least squares regression tree 最小二乘回归树
Leave-One-Out/LOO 留一法
linear chain conditional random field 线性链条件随机场
Linear Discriminant Analysis／LDA 线性判别分析
Linear model 线性模型
Linear Regression 线性回归
Link function 联系函数
Local Markov property 局部马尔可夫性
Local minimum 局部最小
Log likelihood 对数似然
Log odds／logit 对数几率
Logistic Regression Logistic 回归
Log-likelihood 对数似然
Log-linear regression 对数线性回归
Long-Short Term Memory/LSTM 长短期记忆
Loss function 损失函数
Letter M
Machine translation/MT 机器翻译
Macron-P 宏查准率
Macron-R 宏查全率
Majority voting 绝对多数投票法
Manifold assumption 流形假设
Manifold learning 流形学习
Margin theory 间隔理论
Marginal distribution 边际分布
Marginal independence 边际独立性
Marginalization 边际化
Markov Chain Monte Carlo/MCMC 马尔可夫链蒙特卡罗方法
Markov Random Field 马尔可夫随机场
Maximal clique 最大团
Maximum Likelihood Estimation/MLE 极大似然估计／极大似然法
Maximum margin 最大间隔
Maximum weighted spanning tree 最大带权生成树
Max-Pooling 最大池化
Mean squared error 均方误差
Meta-learner 元学习器
Metric learning 度量学习
Micro-P 微查准率
Micro-R 微查全率
Minimal Description Length/MDL 最小描述长度
Minimax game 极小极大博弈
Misclassification cost 误分类成本
Mixture of experts 混合专家
Momentum 动量
Moral graph 道德图／端正图
Multi-class classification 多分类
Multi-document summarization 多文档摘要
Multi-layer feedforward neural networks 多层前馈神经网络
Multilayer Perceptron/MLP 多层感知器
Multimodal learning 多模态学习
Multiple Dimensional Scaling 多维缩放
Multiple linear regression 多元线性回归
Multi-response Linear Regression ／MLR 多响应线性回归
Mutual information 互信息
Letter N
Naive bayes 朴素贝叶斯
Naive Bayes Classifier 朴素贝叶斯分类器
Named entity recognition 命名实体识别
Nash equilibrium 纳什均衡
Natural language generation/NLG 自然语言生成
Natural language processing 自然语言处理
Negative class 负类
Negative correlation 负相关法
Negative Log Likelihood 负对数似然
Neighbourhood Component Analysis/NCA 近邻成分分析
Neural Machine Translation 神经机器翻译
Neural Turing Machine 神经图灵机
Newton method 牛顿法
NIPS 国际神经信息处理系统会议
No Free Lunch Theorem／NFL 没有免费的午餐定理
Noise-contrastive estimation 噪音对比估计
Nominal attribute 列名属性
Non-convex optimization 非凸优化
Nonlinear model 非线性模型
Non-metric distance 非度量距离
Non-negative matrix factorization 非负矩阵分解
Non-ordinal attribute 无序属性
Non-Saturating Game 非饱和博弈
Norm 范数
Normalization 归一化
Nuclear norm 核范数
Numerical attribute 数值属性
Letter O
Objective function 目标函数
Oblique decision tree 斜决策树
Occam’s razor 奥卡姆剃刀
Odds 几率
Off-Policy 离策略
One shot learning 一次性学习
One-Dependent Estimator／ODE 独依赖估计
On-Policy 在策略
Ordinal attribute 有序属性
Out-of-bag estimate 包外估计
Output layer 输出层
Output smearing 输出调制法
Overfitting 过拟合／过配
Oversampling 过采样
Letter P
Paired t-test 成对 t 检验
Pairwise 成对型
Pairwise Markov property 成对马尔可夫性
Parameter 参数
Parameter estimation 参数估计
Parameter tuning 调参
Parse tree 解析树
Particle Swarm Optimization/PSO 粒子群优化算法
Part-of-speech tagging 词性标注
Perceptron 感知机
Performance measure 性能度量
Plug and Play Generative Network 即插即用生成网络
Plurality voting 相对多数投票法
Polarity detection 极性检测
Polynomial kernel function 多项式核函数
Pooling 池化
Positive class 正类
Positive definite matrix 正定矩阵
Post-hoc test 后续检验
Post-pruning 后剪枝
potential function 势函数
Precision 查准率／准确率
Prepruning 预剪枝
Principal component analysis/PCA 主成分分析
Principle of multiple explanations 多释原则
Prior 先验
Probability Graphical Model 概率图模型
Proximal Gradient Descent/PGD 近端梯度下降
Pruning 剪枝
Pseudo-label 伪标记
Letter Q
Quantized Neural Network 量子化神经网络
Quantum computer 量子计算机
Quantum Computing 量子计算
Quasi Newton method 拟牛顿法
Letter R
Radial Basis Function／RBF 径向基函数
Random Forest Algorithm 随机森林算法
Random walk 随机漫步
Recall 查全率／召回率
Receiver Operating Characteristic/ROC 受试者工作特征
Rectified Linear Unit/ReLU 线性修正单元
Recurrent Neural Network 循环神经网络
Recursive neural network 递归神经网络
Reference model 参考模型
Regression 回归
Regularization 正则化
Reinforcement learning/RL 强化学习
Representation learning 表征学习
Representer theorem 表示定理
reproducing kernel Hilbert space/RKHS 再生核希尔伯特空间
Re-sampling 重采样法
Rescaling 再缩放
Residual Mapping 残差映射
Residual Network 残差网络
Restricted Boltzmann Machine/RBM 受限玻尔兹曼机
Restricted Isometry Property/RIP 限定等距性
Re-weighting 重赋权法
Robustness 稳健性/鲁棒性
Root node 根结点
Rule Engine 规则引擎
Rule learning 规则学习
Letter S
Saddle point 鞍点
Sample space 样本空间
Sampling 采样
Score function 评分函数
Self-Driving 自动驾驶
Self-Organizing Map／SOM 自组织映射
Semi-naive Bayes classifiers 半朴素贝叶斯分类器
Semi-Supervised Learning 半监督学习
semi-Supervised Support Vector Machine 半监督支持向量机
Sentiment analysis 情感分析
Separating hyperplane 分离超平面
Sigmoid function Sigmoid 函数
Similarity measure 相似度度量
Simulated annealing 模拟退火
Simultaneous localization and mapping 同步定位与地图构建
Singular Value Decomposition 奇异值分解
Slack variables 松弛变量
Smoothing 平滑
Soft margin 软间隔
Soft margin maximization 软间隔最大化
Soft voting 软投票
Sparse representation 稀疏表征
Sparsity 稀疏性
Specialization 特化
Spectral Clustering 谱聚类
Speech Recognition 语音识别
Splitting variable 切分变量
Squashing function 挤压函数
Stability-plasticity dilemma 可塑性-稳定性困境
Statistical learning 统计学习
Status feature function 状态特征函
Stochastic gradient descent 随机梯度下降
Stratified sampling 分层采样
Structural risk 结构风险
Structural risk minimization/SRM 结构风险最小化
Subspace 子空间
Supervised learning 监督学习／有导师学习
support vector expansion 支持向量展式
Support Vector Machine/SVM 支持向量机
Surrogat loss 替代损失
Surrogate function 替代函数
Symbolic learning 符号学习
Symbolism 符号主义
Synset 同义词集
Letter T
T-Distribution Stochastic Neighbour Embedding/t-SNE T – 分布随机近邻嵌入
Tensor 张量
Tensor Processing Units/TPU 张量处理单元
The least square method 最小二乘法
Threshold 阈值
Threshold logic unit 阈值逻辑单元
Threshold-moving 阈值移动
Time Step 时间步骤
Tokenization 标记化
Training error 训练误差
Training instance 训练示例／训练例
Transductive learning 直推学习
Transfer learning 迁移学习
Treebank 树库
Tria-by-error 试错法
True negative 真负类
True positive 真正类
True Positive Rate/TPR 真正例率
Turing Machine 图灵机
Twice-learning 二次学习
Letter U
Underfitting 欠拟合／欠配
Undersampling 欠采样
Understandability 可理解性
Unequal cost 非均等代价
Unit-step function 单位阶跃函数
Univariate decision tree 单变量决策树
Unsupervised learning 无监督学习／无导师学习
Unsupervised layer-wise training 无监督逐层训练
Upsampling 上采样
Letter V
Vanishing Gradient Problem 梯度消失问题
Variational inference 变分推断
VC Theory VC维理论
Version space 版本空间
Viterbi algorithm 维特比算法
Von Neumann architecture 冯 · 诺伊曼架构
Letter W
Wasserstein GAN/WGAN Wasserstein生成对抗网络
Weak learner 弱学习器
Weight 权重
Weight sharing 权共享
Weighted voting 加权投票法
Within-class scatter matrix 类内散度矩阵
Word embedding 词嵌入
Word sense disambiguation 词义消歧
Letter Z
Zero-data learning 零数据学习
Zero-shot learning 零次学习
