比率网络英文解释翻译、比率网络的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 rate network

percentage; proportion; rate; ratio
【医】 proportion; ratio
【经】 rater.; ratio

meshwork; network
【计】 ILLIAC network ILLIAC; internetwork; NET; network
【化】 mesh; network
【经】 network

在汉英词典视角下，“比率网络”可理解为一种基于比率计算或具有比率特性的神经网络结构。其核心在于利用数值间的比例关系进行特征提取或决策，常见于深度学习中的注意力机制、概率建模等场景。以下是详细解释：

中文术语：比率网络 (Bǐlǜ Wǎngluò)
英文对应：Ratio Network
指通过计算输入数据间的比率（如概率比、权重比）来增强模型表达能力的神经网络架构。例如，在贝叶斯神经网络中，后验概率的比率常用于不确定性估计。

比率计算的核心作用
该类网络通过比率运算（如 Softmax 函数、概率比值）实现动态权重分配。以注意力机制为例，其通过计算查询向量与键向量的相似度比率，决定不同特征的关注权重：

$$ text{Attention}(Q,K,V) = text{softmax}left(frac{QK^T}{sqrt{d_k}}right)V $$
应用场景
- 概率建模：在变分自编码器（VAE）中，隐变量分布的比率用于优化证据下界（ELBO）。
- 对比学习：损失函数（如 InfoNCE）依赖正负样本间的相似度比率，提升表征区分度。
- 动态路由：胶囊网络（Capsule Networks）通过迭代计算耦合系数（权重比率）传递信息。

深度学习经典教材
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.

（详解 Softmax 及注意力机制中的比率计算）

注意力机制研究
Vaswani, A. et al. (2017). "Attention Is All You Need". NeurIPS.

（提出 Transformer 架构，依赖比率权重分配）

贝叶斯深度学习
Blundell, C. et al. (2015). "Weight Uncertainty in Neural Networks". ICML.

（基于概率比率的参数优化方法）

“比率网络”本质是利用数值比例关系优化决策过程的神经网络范式，其设计广泛融合概率论与信息论思想，在提升模型可解释性及动态建模能力上具有显著优势。

“比率网络”是一个结合“比率”与“网络”的术语，其核心含义需结合两部分理解：

比率（Ratio）
比率指两个数值的比值，用于描述不同类别数据间的相对关系。它可以是部分与部分或部分与整体的对比，且比值可能大于1（如3:2）。常见应用包括统计学中的性别比、经济学中的成本收益比等。
网络（Network）
通常指由节点和连接构成的系统，如计算机网络、社交网络等。

综合解释：
“比率网络”在计算机领域可能指一种处理比率或速率的网络结构（如数据传输中的速率调节模块），英文译为“rate network”。例如，在控制系统中，可能通过特定算法调节不同节点的速率比例，形成动态平衡的网络。

扩展说明：

建议参考计算机或通信领域的专业资料，进一步了解具体技术实现和案例。