人工智能（AI）中常见的算法分为多个领域，如机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和计算机视觉等。以下是一些常见的算法及其用途：
例子代码：纠结哥/pytorch_learn
1. 机器学习 (Machine Learning)
监督学习 (Supervised Learning)
- 线性回归 (Linear Regression)：用于预测连续值，如房价预测。
- 逻辑回归 (Logistic Regression)：用于分类问题，如垃圾邮件检测。
- 支持向量机 (SVM)：用于分类和回归，如文本分类。
- k近邻 (k-Nearest Neighbors, k-NN)：基于最近邻数据进行分类或回归。
- 决策树 (Decision Tree)：树形结构的分类与回归方法。
- 随机森林 (Random Forest)：基于多棵决策树的集成方法。
- 梯度提升 (Gradient Boosting)：如 XGBoost、LightGBM，用于高效的分类与回归。
无监督学习 (Unsupervised Learning)
- k均值聚类 (k-Means Clustering)：将数据分成多个簇。
- 层次聚类 (Hierarchical Clustering)：构建层次结构的簇。
- 主成分分析 (PCA)：用于数据降维和特征提取。
- 独立成分分析 (ICA)：用于信号分离或降维。
半监督学习 (Semi-supervised Learning)
- 使用少量有标签数据和大量无标签数据，如自训练、自编码器（Autoencoder）。
强化学习 (Reinforcement Learning)
- Q学习 (Q-Learning)：基于价值函数的强化学习算法。
- 深度Q网络 (DQN)：结合深度学习的强化学习。
- 策略梯度 (Policy Gradient)：直接优化策略的强化学习方法。
2. 深度学习 (Deep Learning)
- 前馈神经网络 (Feedforward Neural Networks, FNN)：最基本的神经网络架构。
- 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNNs)：主要用于图像处理，如目标检测、图像分类。
- 循环神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNNs)：处理序列数据，如时间序列分析、文本生成。
- 长短期记忆网络 (LSTM)：RNN的改进，解决长期依赖问题。
- 门控循环单元 (GRU)：LSTM的轻量化版本。
- 生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GANs)：生成高质量数据，如图像生成。
- 变分自编码器 (Variational Autoencoder, VAE)：用于生成和降维。
- 图神经网络 (Graph Neural Networks, GNNs)：处理图结构数据。
3. 自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP)
- 词嵌入 (Word Embeddings)：如 Word2Vec、GloVe，用于表示词语的语义。
- 循环神经网络 (RNN) 和 LSTM/GRU：处理文本序列。
- Transformer：
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)：双向上下文理解模型。
- GPT (Generative Pre-trained Transformer)：生成式模型，用于文本生成。
- 情感分析算法：基于分类的模型，用于提取情感极性。
- 文本摘要算法：如 Seq2Seq 模型。
4. 计算机视觉 (Computer Vision)
- 边缘检测算法：如 Canny、Sobel，用于图像预处理。
- 目标检测算法：如 YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN。
- 图像分割算法：如 UNet、Mask R-CNN。
- 人脸识别算法：如 OpenCV 的 Haar Cascades、深度学习的 FaceNet。
- 图像生成与修复：如 GAN。
5. 优化算法
- 梯度下降 (Gradient Descent)：如 SGD、Momentum、Adam、RMSProp。
- 遗传算法 (Genetic Algorithm)：基于自然选择的优化方法。
- 模拟退火算法 (Simulated Annealing)：模仿物理退火过程。
6. 推荐系统算法
- 协同过滤 (Collaborative Filtering)：基于用户或物品的协作关系。
- 矩阵分解 (Matrix Factorization)：如 SVD，用于推荐。
- 基于深度学习的推荐算法：如 DeepFM、Wide&Deep。
