2442 个专业术语！人工智能术语库 AITD 更新至 3.1 版 2017 年，机器之心发布了第一版人工智能术语库「Artificial-Intelligence-Terminology-Database」（以下简称「AITD」），一个旨在构建 AI 领域专业术语库的开源项目。术语库的前两版主要是将机器之心在编译技术文章和论文过程中所遇到的专业术语记录下来，希望为大家写论文、中文博客、阅读文章提供帮助。此外，读者可以积极指出我们编译的不当之处，以提高我们的专业性。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，共同推进知识高效、广泛地传播。2021 年 8 月，机器之心发布「AITD」Version 3.0，在 AI 术语库中加入「专项领域」系列，发布了首个「专项领域」机器学习篇，旨在为社区统一专业术语的中文使用提供一个参考。 近年，人工智能被证明能做科学规律发现，不仅在应用科学领域，也能在基础科学领域发挥作用，如 DeepMind 使用人工智能来帮助证明或提出新的数学定理，辅助数学家形成对复杂数据的直觉。阿里达摩院发布的 2022 达摩院十大科技趋势之一也是「AI for Science：人工智能成为科学家的新生产工具，催生科研新范式。」 为此，2022 年 2 月，机器之心联合深势科技更新「AITD」Version 3.1，发布第二个「专项领域」AI for Science 篇。「AITD」项目组从《Machine Learning in Chemistry: The Impact of Artificial Intelligence》以及一些经典论文中提取常见术语，并联合深势科技的专家们进行了翻译。 项目地址：https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology-DatabaseGitBook 地址：https://jiqizhixin.gitbook.io/artificial-intelligence-terminology-database/ 划重点：「AITD」Version 3.1「专项领域」AI for Science 篇完整内容在本文文末收录。 「AITD」Version 3.1 更新了什么？ 1、AITD 3.1 版术语库发布，包含了 2442 个术语 「AITD」Version 3.1 相较于第一版的 500 词、第二版的 755 词，在规模上扩大了不少。术语库 3.1 版包含了 2442 个专业术语。 2、增加了新的领域专题 Section，第二个 Section 为 AI for Science 篇，包含了 491 个术语 在深势科技专家的帮助下，「AITD」项目团队完成了第二个「专项领域」篇 —— AI for Science 篇，并收录在 Version 3.1 的更新中。在后续的版本更新中，机器之心将搜集自权威教科书、论文等具有公信力的资料源中的术语表进行校验汇总，并从中筛选出一些具有争议、没有翻译等情况的术语给到领域专家进行集中讨论以确认翻译、统一翻译。 「AITD」后续有什么计划？ 本项目中所有英文专业术语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（如周志华教授的《机器学习》、李航博士的《统计学习方法》、邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》、李沐博士的《动手学深度学习》、李宏毅教授的《机器学习方法》和 Ian Goodfellow 的《深度学习》中译版等），我们力求在提供准确翻译的同时保留最常用的形式。同时，为了保证术语翻译的准确性，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。 除了日常编译工作积累之外，我们将逐专项领域基于权威教科书及文献，联合领域专家进一步扩展并完善本仓库，为社区提供具有统一性的 AI 及相关领域的中英术语翻译对照参考。在接下来的一段时间里，机器之心将从三个方面持续完善术语的收录和扩展阅读的构建： ① 继续完善基础术语的构建，即通过权威教科书或其它有公信力的资料抽取常见术语； ② 续性地把编译论文或其他资料中所出现的非常见术语更新到术语库中； ③ 联合更多专项领域专家，构建专项领域术语库。 自「AITD」Version 3.0 起，机器之心「AITD」项目团队将基于以下标准开展「专项领域」术语库工作： 1）基于权威教科书、论文等具有公信力的资料源提取词汇。 2）邀请对应领域专家进行专业指导 目前 「AITD」Version 3.1 已包含机器学习（Machine Learning）、AI for Science 篇，本项目还将逐步更新更多专项领域篇，在此「AITD」项目组邀请各位专项领域专家学者共同参与指导专项领域篇的形成工作，对「AITD」项目感兴趣并希望贡献一部分您的时间支持这个项目的领域专家学者可通过 lab@jiqizhixin.com 联系我们。 致谢！ 衷心感谢深势科技以下专家参与了包含但不限于术语提供、校对、翻译研讨等工作，为该项目扩展了专项领域术语收录的覆盖度、提升了术语中文翻译用法的准确性、专业性及公信力，感谢老师们的辛勤贡献。 AI for Science 篇 张铎，DP Technology，DeepModeling 开源社区成员 @iprozd 蔡淳 ，DP Technology，DeepModeling 开源社区成员 @caic99 董昊森，DP Technology，DeepModeling 开源社区成员 @Asuna981002 深势科技成立于2018年，致力于以新一代分子模拟技术解决微尺度工业设计难题。深势科技自研算法Deep Potential在保持量子力学精度准确性的基础上，将分子动力学的计算速度提升了多个数量级；结合高性能计算，能够对数十亿原子规模的体系进行量子力学精度的计算模拟。围绕领先的分子模拟方法，深势科技正在推动 DeepModeling 开源社区建设，以开放与包容的环境，推动全球科学计算事业发展。发布两年多以来，DeepModeling社区中的开源软件已得到国内外近千个研究组使用，涉及物理、化学、材料、生物、地质等多个领域。 读者及用户的反馈意见和更新建议将贯穿整个阶段，我们也将在项目致谢页中展示对该项目起积极作用的读者及用户。如果您在使用术语库的过程中若发现了存在的错误、或是想要扩展术语库的内容、讨论特定术语的翻译等等非常欢迎大家提 Issue 与我们以及各位读者进行讨论（请附带来源，以便我们能更客观地更新词汇）。同时也非常欢迎读者们进行 Fork、提 Pull Request，共同加强术语的编译质量以及扩充术语库的规模。 「AITD」Version 3.1：「AI for Science」专项领域术语中英对照表 英文术语中文翻译Accuracy准确率Activation Function激活函数Active Learning主动学习Area Under ROC CurveAUC（ROC曲线下方面积，度量分类模型好坏的标准）Artificial Intelligence人工智能Artificial Neural Network人工神经网络Attention注意力Back Propagation反向传播Bagging袋装Baseline基准Bayesian Inference贝叶斯推断Bayesian Network贝叶斯网/贝叶斯网络Bernoulli Distribution伯努利分布Bias偏差/偏置Biased有偏BoostingBoosting（一种模型训练加速方式）Bottom-Up自下而上Classification分类Classification And Regression Tree分类与回归树Cluster簇Computer Vision计算机视觉Confusion Matrix混淆矩阵Conjugate Gradient共轭梯度Correlation相关系数Cost Function代价函数Covariance协方差Covariance Matrix协方差矩阵Data Augmentation数据增强Data Mining数据挖掘Data Set数据集Decision Tree决策树Deep Learning深度学习Deep Neural Network深度神经网络Deep Reinforcement Learning深度强化学习Dimension Reduction降维Dimensionality Reduction Algorithm降维算法Encoder-Decoder编码器-解码器（模型）Error Function误差函数Estimator估计/估计量Feature Engineering特征工程Feature Extraction特征抽取Feature Selection特征选择Feedforward Neural Network前馈神经网络Gaussian Distribution高斯分布Gaussian Kernel Function高斯核函数Gaussian Mixtures高斯混合（模型）Gaussian Process高斯过程Gaussian Process Regression高斯过程回归Generative Modeling生成式建模Genetic Algorithm遗传算法Gradient Descent梯度下降Grid Search网格搜索Ground Truth真实值Hyperplane超平面Inductive Bias归纳偏好Information Gain信息增益Information Gain Ratio信息增益比Iteration迭代K-Fold Cross Validationk 折交叉验证K-Means Clusteringk-均值聚类K-Nearest Neighbor Methodk-近邻Kernel Method核方法Kernel Trick核技巧Label标签/标记Lazy Learning懒惰学习Linear Combination线性组合Linear Discriminant Analysis线性判别分析Linear Model线性模型Linear Regression线性回归Logistic Function对数几率函数Logistic Regression对数几率回归Long Short Term Memory长短期记忆Loss Function损失函数Machine Learning机器学习Margin间隔Meta-Learning元学习Metric指标Model Predictive Control模型预测控制Model Selection模型选择Multi-Layer Perceptron多层感知机Multiple Linear Regression多元线性回归Natural Language Processing自然语言处理Neural Model神经模型Neural Network神经网络Noise噪声Non-Parametric非参数Normalization规范化Occam's Razor奥卡姆剃刀One-Shot Learning单试学习Orthogonal正交Outlier异常点Output Layer输出层Overfitting过拟合Parameter Tuning调参Parse Tree解析树Particle Swarm Optimization粒子群优化算法Pattern Recognition模式识别Perceptron感知机Precision查准率/准确率Principal Component Analysis主成分分析Prior Knowledge先验知识Probability Distribution概率分布Quantum Mechanics量子力学Radial Basis Function径向基函数Random Forest随机森林Random Sampling随机采样Recall查全率/召回率Receiver Operating Characteristic受试者工作特征Rectified Linear Unit修正线性单元/整流线性单元Recurrent Neural Network循环神经网络Regression回归Reinforcement Learning强化学习Representation Learning表示学习Robustness稳健性Sequence-To-Sequence序列到序列SigmoidSigmoid（一种激活函数）Simulated Annealing模拟退火Singular奇异的Softmax FunctionSoftmax函数/软最大化函数Speech Recognition语音识别Statistical Learning统计学习Supervised Learning监督学习Support Vector支持向量Support Vector Machine支持向量机Support Vector Regression支持向量回归Test Set测试集Threshold阈值Top-Down自顶向下Training Sample训练样本Training Set训练集Trajectory轨迹Transfer Learning迁移学习True Negative真负例True Positive真正例True Positive Rate真正例率Underfitting欠拟合Unsupervised Learning无监督学习Validation Set验证集Variance方差Variational Autoencoder变分自编码器Weight权重Word Embedding词嵌入2D Qsar Models二维定量构效关系模型3D Cartesian三维笛卡尔（坐标）3D Conformation三维构象3D Grids三维（坐标）网格3D Qsar Models三维定量构效关系模型Aberration-Corrected像差矫正Active Machine Learning主动机器学习Adaptive Fuzzy Neural Network自适应模糊神经网络Adaptive Sampling自适应采样Admet Evaluation毒性评估AlexnetAlexNetAlphago阿尔法狗Adaptive Neuro Fuzzy Inference System自适应神经模糊推理系统Approximate Probabilistic Models近似概率模型Artificial Neurons人工神经元Artificial Synapses人工突触Attention-Based基于注意力（机制）的Automating Synthetic Planning自动化综合规划Automation自动化Autonomous Decision-Making自主决策B-Clustering AlgorithmsB树聚类算法Balanced Accuracy平衡精度Bandgap Energy带隙能量Baseline Test基准测试Basin Hopping盆地跳跃（算法）Bayesian Approach贝叶斯方法Bayesian Induction贝叶斯归纳Bayesian Mcmc Methods贝叶斯马尔可夫链蒙特卡洛方法Bayesian Methods贝叶斯方法Bayesian Molecular贝叶斯分子（设计方法）Bayesian Prior贝叶斯先验Bayesian Program Learning贝叶斯程序学习Bayesian Regularized Neural Network贝叶斯正则化神经网络Beam-Scanning波束扫描Best Separates最优分离Biased Dataset有偏数据集Bit Collisions字节碰撞/冲突Black Box黑盒子Black-Box Attack黑盒攻击Bonding Environments成键环境Bonferroni Correction邦弗朗尼校正Bootstrap Aggregation引导聚合Broyden–Fletcher–Goldfarb–ShannoBFGS（算法）Buchwald?Hartwig Cross-CouplingBuchwald–Hartwig 偶联（反应）C4.5 AlgorithmC4.5 算法Calculation Uncertainties计算不确定性Canonical Ml Methods经典机器学习方法Cartesian Distance Vector笛卡尔距离向量CASP国际蛋白质结构预测竞赛Categorical Data分类数据Categorization Algorithms分类算法ChemDataExtractor化学数据提取器Chi-Squared卡方（分布）Classification Model分类模型Cluster Resolution Feature Selection聚类分辨率特征选择Cluster-Based Splitting基于聚类的分离方法Clustering Methods聚类方法Code Pipeline代码流水线Coefficient of Determination决定系数Combined Gradient组合梯度（算法）Complex Data复合数据Computational Cost计算成本Computational Optimisation计算优化Computational Science计算科学Computational Toxicology计算毒理学Computer Science计算机科学Computer Simulations计算机模拟Computer-Aided计算机辅助Constraint约束Core-Loss Spectrum（电子能量损失谱中的）高能区域Coulomb Matrix库仑矩阵Coupled-Cluster Predictions耦合簇预测Cross-Validated Coefficient of Determination交叉验证的决定系数Cross-Validation交叉验证Crowd-Sourcing众包Cut-Points切点Cutoff Radial Function截断径向函数Data Availability数据可用性Data Cleaning数据清洗Data Collection数据采集Data Considerations数据注意事项Data Curation数据监管Data Disparity数据差异Data Dredging数据挖掘Data Imputation数据填补Data Labels数据标签Data Leakage数据泄露Data Pre-Processing数据预处理Data Processing数据处理Data Quality数据质量Data Reduction数据缩减Data Representation数据表示Data Selection数据选择Data Sources数据源Data Splitting数据拆分Data Transformation数据转换Data-Driven数据驱动Data-Driven Decision-Making数据驱动的决策Data-Driven Methods数据驱动的方法Data-Driven Spectral Analysis数据驱动的光谱分析Data-Mining数据挖掘Database数据库DE Algorithm差分进化算法DeepliftDeepLift模型Dendrogram树状图Density Functional Theory密度泛函理论Density-Based Spatial Clustering Of Applications With NoiseDBSCAN密度聚类Descriptor描述符DFT CalculationsDFT计算Dice Similarity戴斯相似度Differential Evolution差分进化Dimensionality Reduction降维Direct Neural Network Modeling正向神经网络建模Discrete Manner离散方式Discrete Quanta离散量子Discretization离散化Distillation蒸馏Dynamic Datasets动态数据集Dynamic Filter Networks动态过滤网络Dynamic Sampling动态采样Dynamics Simulations动力学模拟Eigenfunction特征函数Electronegativity电负性Elman埃尔曼Empirical Models经验模型Energy Derivatives能源衍生品Energy Potentials能量潜力Ensemble Methods集成方法Entity Normalisation实体规范化Ethical Considerations道德考虑Euclidean Distances欧几里得距离Evolutionary Algorithms进化算法Evolutionary Method进化方法Exchange–Correlation交换关联（的能量/泛函）Excited-State Potentials激发态能量Expected Reduction In Distortion符合预期的失真减少Experimental Validation Data实验验证数据Expert Systems专家系统Extended-Connectivity Circular Fingerprint扩展连接环形指纹Extraction Techniques提取技术Faber-Christensen-Huang-LilienfeldFaber-Christensen-Huang-LilienfeldFacial Recognition面部识别FAIR Data PrinciplesFAIR数据原则False Negatives假阴性False Positives假阳性Fchl RepresentationFchl 表示Feature Binarization特征二值化Feature Transform特征变换Feature Vectors特征向量Features特征Feed Back反馈Feed-Forward Neural Networks前馈神经网络Feedback Structure反馈结构Final Evaluation最终评估Findable, Accessible, Interoperable, Reusable可查找、可访问、可互操作、可重用First-Principles第一性原理Flow Rate流速Forward Cross-Validation前向交叉验证Forward Prediction前向预测Forward Reaction Prediction前向反应预测Fuzzy Logic模糊逻辑Fuzzy Neural Networks模糊神经网络Ga-Based Approaches基于遗传算法的方法Garbage In, Garbage Out无用数据入、无用数据出Gas-Phase Networks气相网络Gaussian Kernels高斯核Gaussian-Type Structure Descriptors高斯型结构描述符General Intelligence通用智能Generalized Gradient Approximation广义梯度近似Generative Adversarial Networks生成对抗网络Gradient Boosting Decision Tree梯度提升决策树Gradient-Based基于梯度的Grain-Surface Networks粒面网络Graph Convolutional图卷积Graph Models图模型Graph Neural Networks图神经网络Graph-Based基于图形Graph-Based Models基于图的模型Graph-Based Neural Networks基于图的神经网络Graph-Based Representation基于图的表示Graph-Convolutional Neural Network图卷积神经网络Graphics Processing Units图形处理器Gravimetric Polymerization Degree比重聚合度Hamiltonian Matrix哈密顿矩阵Hamiltonian Operator哈密顿算符Heterogeneous Data异构数据Hidden Layers隐藏层High Data Throughput高数据吞吐量High Throughput高通量High Throughput Screening高通量筛选High Variance Models高方差模型High-Dimensional Data高维数据High-Dimensional NN高维神经网络High-Dimensional Objects高维对象High-Throughput高通量Higher-Dimensional Space高维空间Higher-Dimensional Spectral Space高维光谱空间Homogenization同质化Homomorphic Encryption同态加密Human Face Recognition人脸识别Human-Encoded人工编码的Hybrid Model混合模型Hybrid Technique混合技术Hybrid-Neural Model混合神经模型Hyperparameter Opimization超参数优化Hyperparameters超参数Hyperplanes Separate超平面分离Id3 AlgorithmId3 算法Image And Speech Recognition图像和语音识别Image Classification图像分类Image Classifier图像分类器Image Recognition图像识别Informative Priors信息先验Input-Output Pairs输入输出对Instance-Based基于实例的Intelligent Machine智能机器Intermediate Neurons中间神经元Internet Of Things物联网Interpolation Coordinate插值坐标Interpretability可解释性Inverse Neural Modeling逆神经建模Inverse Neural Network Modeling逆神经网络建模Iterative Learning迭代学习Joint Distribution联合分布Jordan-Elman Neural NetworksJordan-Elman 神经网络K ClustersK聚类K Nearest PointsK 最近点K-1 FoldsK-1 折K-Edge (O-K Edge)K-边缘（O-K 边缘）K-MeansK-均值Kendall’S Tau肯德尔等级相关系数Kernel Ridge Regression核岭回归Kernels内核Kinetic Curve动力学曲线KNN ModelK 近邻模型Knowledge Extraction知识提取Knowledge Gradient知识梯度L1 And L2 RegularizationL1与L2正则化Laboratory Level实验室级别Language Processing语言处理Laplacian Prior拉普拉斯先验Large-Scale Data Storage大规模数据存储Lasers激光器Lasso Regression拉索回归LBP局部二值模式Least Absolute Shrinkage And Selection OperatorLasso回归Least Square Support Vector Machine最小二乘支持向量机Ligand-Field配位场Linear线性的Linear Dimension Reduction Methods线性降维方法Linear Vibronic Coupling Model线性振子耦合模型Local Recurrent本地卷积Logic And Heuristics Applied To Synthetic AnalysisLHASA 程序Long-Range Prediction长期预测Long-Range Prediction Models长期预测模型Long-Term Planning长期规划Long-Term Reward长期回报Machine-Readable Data机器可读的数据Mae平均绝对误差Mahalanobis Distances马氏距离Matrices矩阵Matthews Correlation Coefficient马修斯相关系数Maximum Likelihood Methods最大似然法Maximum Likelihood Procedures最大似然估计法MCTS Method蒙特卡洛树搜索方法Mean-Squared Error均方误差Mechanical Sympathy机械同感，软硬件协同编程Merging合并Message Passing Neural Networks消息传递神经网络Microarray Data微阵列数据Mini Batch小批次Mining挖掘Mining Out挖掘Missing Values缺失值ML Algorithm机器学习算法ML Modelling机器学习建模ML Potentials机器学习势能ML-Driven机器学习驱动的ML-Driven Optimization机器学习驱动的最优化MLP Neural Model多层感知机神经模型Model Construction模型构建Model Evaluation模型评估Model Performance模型性能Model Statistics模型统计Model Training模型训练Model Validation模型验证Model-Based Iterative Reconstruction基于模型的迭代重建Model-Construction模型构建Modelling Scenario建模场景Molecular Graph Theory分子图论Molecular Modelling分子建模Monte Carlo Tree Search蒙特卡洛树搜索Moore’S Law摩尔定律ms-QSBER-EL Model基于人工神经网络组合的结构生物学效应定量关系多尺度模型Multi-Agent Control System多智能体控制系统Multi-Core Desktop Computer多核台式计算机Multi-Dimensional Big Data Analysis多维度大数据分析Multi-Layer Feed-Forward多层前馈Multi-Objective Genetic Algorithm多目标遗传算法Multi-Objective Optimization多目标优化Multi-Reaction Synthesis多反应合成Multilayer Perceptron多层感知机Multivariate Regression多变量回归N-Dimensional SpaceN维空间Naive Bayesian朴素贝叶斯Naive Bayesian Methods朴素贝叶斯方法Named Entity Recognition，NER命名实体识别Nearest Neighbors近邻Nearest Neighbour Model近邻模型Negative Predictive Value阴性预测值Network Architecture网络结构Network Geometry网络几何Neural Turing Machines神经图灵机Neural-Network-Based Function基于神经网络的函数Neurons神经元Nuclear Magnetic Resonance核磁共振Noise Filters噪声过滤器Noise-Free无噪的Non-Linear非线性Non-Linear Correlation非线性相关Non-Linearity非线性Non-Parametric Algorithm非参数化学习算法Non-Safety-Critical Applications非安全关键型应用Non-Steady-State非稳态Non-Stochastic非随机的Non-Template非模板Non-Template Methods非模板方法Non-Zero Weight非零权重On-The-Fly Optimization运行中优化One-Hot Vector独热向量Open-Source开源Open-Source Dataset开源数据集Predicted Label预测值Prediction预测Prediction Accuracy预测准确率Predictor预测器/决策函数Protein Folding蛋白折叠Quantum Chemistry量子化学Quantum Theory量子理论Random Selection随机选择Raw Datasets原始数据集Root Mean Square Errors均方根Scaling缩放Simulation仿真The Global Minimum全局最小值Turing Test图灵测试Version Control版本控制Workflow工作流Sequence-Function序列-功能 参与「AITD」！ 我们邀请更多感兴趣一起参与「AITD」项目的小伙伴通过加入「机器之心分析师网络」加入到「AITD」项目工作中来。除了旨在构建 AI 领域术语库的「Artificial-Intelligence-Terminology-Database」，机器之心目前还有「开放知识库」 GitHub 项目，例如 —— 「ML-Tutorial-Experiment」算法教程与实现项目目前共获得 2500+ Star。它目前有五篇详细的教程文章，即 CNN 的实现、经典 GAN 的推导实现、 CapsNet 的解读、LSTM 等语言建模和基于 Transformer 的神经机器翻译实现。我们希望能提供高质量和能实现的技术文章，在这些文章中，我们所使用的代码块或整体实现都是我们预先测试的，且提供的 Jupyter Notebook 都带有代码注释，非常适合初学者随文章阅读。 项目地址：https://github.com/jiqizhixin/ML-Tutorial-Experiment 「SyncedLeg2018」 机器之腿项目是源于机器之心 2018 年暑期实习生 Hackathon 的输出成果，可基于微信历史文章与相应的流量数据、分析统计出热点词汇。 项目地址：https://github.com/jiqizhixin/SyncedLeg2018 加入机器之心分析师网络，在参与机器之心发起的人工智能及相关技术领域的「开放知识库」项目之外，还将有机会受邀作为特约分析师： 现场参与国内外学术、学术及产业盛会，现场观察。 参与热点技术解读、指标分析、性能评测等专业性技术分析项目。 参与热点事件解读、产业前景分析等专业性产业分析项目。 在过去的五年里数百位兼职分析师们利用自己的工作、学习之余的闲暇时间，与机器之心的全职分析师们共同构建 AI 知识库、维护开源项目、撰写技术分析、开展专业调研、联合发布报告等等。参与机器之心全球开放项目的分析师大部分来自于内一流的研究机构及一流人工智能企业，其中包括卡耐基梅隆大学，滑铁卢大学，多伦多大学，加州大学洛杉矶分校，清华大学等等。点击「阅读原文」，申请加入「机器之心分析师网络」。 阅读原文