激活函数（activation function） 在人工神经网络中转换神经元输出的函数，通常是为了提供非线性变换处理能力或保证将输出值限制在一定范围内（第7章） 。
无环图（acyclic） 没有环路的图（第4章） 。
可接受的启发（admissible heuristic） A*搜索算法的启发式算法，绝不高估抵达目标的成本（第2章） 。
人工神经网络（artificial neural network） 用计算工具模拟生物神经网络，以解决那些难以简化为传统算法适用形式的难题 。请注意，人工神经网络的操作通常与生物学意义上的神经网络存在明显的差异（第7章） 。
自动结果缓存（auto-memoization） 在语言层级实现的结果缓存，其中保存着不会有副作用的函数调用结果，以供后续的相同调用时检索（第1章） 。
反向传播（backpropagation） 一种用来训练神经网络得出权重的技术，基于正确输出已知的一组输入来完成 。这里用偏导数计算权重对实际结果与预期结果之误差所承担的“责任” 。这些delta将用于修正后续训练中的权重（第7章） 。
回溯（backtracking） 在搜索问题中，碰到障碍后就回到之前的决策点（转向与前一次不同的方向）（第3章） 。
位串（bit string） 一种数据结构，存储的是1和0组成的序列，每个序列值用1位内存表示 。有时也被称作位向量（bit vector）或位数组（bit array）（第1章） 。
形心（centroid） 聚类的中心点 。通常，该点每个维度的值都是其他所有点在此维度的均值（第6章） 。
染色体（chromosome） 在遗传算法中，种群中的个体被称为染色体（第5章） 。
聚类簇（cluster） 参见聚类（第6章） 。
聚类（clustering） 一种无监督学习技术，将一个数据集划分为由相关点构成的多个小组，这些小组被称作聚类簇（第6章） 。
密码子（codon） 组成氨基酸的3种核苷酸的组合（第2章） 。
压缩（compression） 对数据进行编码（改变格式）以减少占用空间（第1章） 。
连通（connected） 图的一种属性，表明任一顶点都存在到其他任何顶点的路径（第4章） 。
约束（constraint） 为解决约束满足问题而必须满足的条件（第3章） 。
交换（crossover） 在遗传算法中，将种群中的个体组合在一起创造出后代，这些后代是其父母的混合体，并将组成下一代种群（第5章） 。
CSV 一种文本交换格式，每行数据中的值以逗号分隔，行与行之间通常由换行符分隔 。CSV的意思是逗号分隔的值（comma-separated value） 。CSV是从电子表格和数据库中导出的数据的常见格式（第7章） 。
环（cycle） 图的路径，在没有回溯的情况下同一个顶点会被访问两次（第4章） 。
解压缩（decompression） 压缩过程的逆操作，将数据恢复为原格式（第1章） 。
深度学习（deep learning） 一句流行语，任何一种用高级机器学习算法分析大数据的技术都可被认为是深度学习 。最常见的深度学习是用多层人工神经网络求解大数据集应用问题（第7章） 。
delta 表示神经网络中权重的预期值与实际值之间的差距的一个值 。预期值由数据的训练和反向传播进行确定（第7章） 。
有向图（digraph） 参见有向图（directed graph）（第4章） 。
有向图（directed graph） 也称作digraph，有向图的边只能朝一个方向遍历（第4章） 。
值域（domain） 约束满足问题中变量的可能取值范围（第3章） 。
动态规划（dynamic programming） 动态规划不采用蛮力法直接解决大型问题，而是把大型问题分解为更可控的小型子问题（第9章） 。
边（edge） 图中两个顶点（节点）之间的连接（第4章） 。
异或（exclusive or） 参见XOR（第1章） 。
前馈（feed-forward） 一种神经网络，信号在其中朝一个方向传播（第7章） 。
适应度函数（fitness function） 一种评分函数，对问题可能的解进行效果评价（第5章） 。
代（generation） 遗传算法中的一轮计算，也用于表示一轮计算过程中受激活个体组成的种群（第5章） 。
遗传编程（genetic programming） 运用选择、交换和变异操作符进行自我修改的程序，以便求解解法不明显的编程问题（第5章） 。
梯度下降（gradient descent） 用反向传播时计算出来的delta和学习率，修改人工神经网络权重的方法（第7章） 。
图（graph） 一种抽象的数学结构，通过将问题划分为一组相互连通的节点来对现实世界的问题进行建模 。这些节点被称为顶点，顶点间的连接被称为边（第4章） 。
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