探索Ultralytics 术语表，了解人工智能、机器学习、计算机视觉等知识。
了解标签平滑如何防止过拟合并提升模型泛化能力。探索如何Ultralytics 实现该技术以获得更佳效果。
了解LangChain如何简化大型语言模型应用开发。探索如何将AI模型与实时数据相连接，并集成Ultralytics 进行视觉任务处理。
探索语言建模的基础原理及其在自然语言处理中的作用。了解Ultralytics 和多模态人工智能如何弥合文本与视觉之间的鸿沟。
探索大型语言模型（LLMs）的基础知识。了解Transformer 、分词技术，以及如何将大型语言Ultralytics 相结合。
探索Leaky ReLU如何解决神经网络中的ReLU衰减问题。了解其在生成对抗网络（GAN）、边缘人工智能中的优势，以及与Ultralytics 模型的对比分析。
了解学习率如何影响模型训练。探索如何Ultralytics 步长，以在目标检测等领域实现SOTA性能。
探索LightGBM——一款专为结构化数据设计的高性能梯度提升框架。了解它如何为机器学习任务提供更快的训练速度和更高的准确性。
探索线性回归基础及其在人工智能中的作用。了解Ultralytics 如何运用回归技术实现精准目标检测与边界框坐标计算。
探索LoRA（低秩自适应）如何实现Ultralytics 等模型的高效微调。学习如何以最少的内存和硬件资源定制人工智能。
探索二元分类中逻辑回归的基础原理。了解Sigmoid函数、概率评分，并了解其与YOLO26的对比情况。
探索长短期记忆（LSTM）网络。了解LSTM如何解决递归神经网络（RNN）在时间序列、自然语言处理（NLP）和视频分析任务中出现的梯度消失问题。
探索长序列架构，高效处理长数据序列。了解稀疏注意力机制如何突破自然语言处理与计算机视觉领域的内存限制。
