接着上一期的AI术语小词典，文档君又如期而至，来给大家科普啦~
Generative Adversarial Networks
生成对抗网络
专业术语解释：
GANs由两个神经网络组成一个生成器和一个判别器。生成器的任务是生成尽可能接近真实数据的"假数据"，而判别器的任务则是判断输入的数据是真实的还是生成的。通过不断的对抗训练，这两个网络会互相提升，最终生成器能够产生非常逼真的数据。
通俗易懂的解释：
Hyperparameter Tuning
超参数调优
专业术语解释：
超参数调优是机器学习中的一个重要环节，它涉及对模型中的超参数进行调整以优化模型的性能。超参数是在模型训练之前设置的参数，如学习率、正则化参数等，它们对模型的训练过程和最终性能有着重要影响。通过调整这些超参数，我们可以找到最佳的模型配置，从而提高模型的预测精度和泛化能力。
通俗易懂的解释：
Gradient Descent
梯度下降
专业术语解释：
梯度下降是机器学习中常用的一种优化算法，它通过迭代的方式，不断更新模型的参数，以最小化损失函数。在每一步迭代中，算法会计算损失函数在当前参数下的梯度，然后按照梯度的反方向更新参数。通过这种方式，算法能够逐渐逼近损失函数的最小值，从而找到模型的最优解。
通俗易懂的解释：
Hidden Layer
隐藏层
专业术语解释：
隐藏层是神经网络中位于输入层和输出层之间的层。隐藏层中的神经元通过连接权重和激活函数对输入数据进行加权和非线性变换，从而提取出数据的特征表示。这些特征表示随后被传递给输出层，用于产生最终的预测或分类结果。隐藏层的数量和每层的神经元数量都是超参数，需要根据具体任务进行调整。
通俗易懂的解释：
Hidden Markov Model
隐马尔可夫模型
专业术语解释：
HMM是一种统计模型，用于描述一个含有隐变量的马尔可夫过程。它假设系统存在一个马尔可夫链，这个链的每一个状态生成一个观测，而这个观测与状态序列是概率相关的。HMM可以用于解决时间序列数据的问题，如时间序列分类、序列标注等。
通俗易懂的解释：
Image Recognition
图像识别
专业术语解释：
图像识别是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在通过算法和模型自动识别和分类图像中的物体、场景或特征。这通常涉及到特征提取、分类器设计和优化等步骤，以实现高效的图像识别性能。
通俗易懂的解释：
AI术语词典
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