判别器英文解釋翻譯、判别器的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【電】 arbiter

分詞翻譯：

判别的英語翻譯：

differentiate; distinguish

器的英語翻譯：

implement; organ; utensil; ware
【醫】 apparatus; appliance; crgan; device; organa; organon; organum; vessel

專業解析

在漢英詞典視角下，“判别器”對應的英文術語為Discriminator，其核心含義是“用于區分、判定或分類的裝置、算法或組件”。該術語在不同領域具有專業化應用，以下分領域詳解其定義與功能：

一、機器學習與人工智能領域

在生成對抗網絡（GAN）中，判别器是與生成器（Generator）對抗的神經網絡模塊。其功能是判斷輸入數據（如圖像、文本）屬于真實數據集還是生成器合成的虛假數據，輸出結果為概率值（如真實數據的概率）。

核心功能公式：

D(x) = P(text{數據}xtext{屬于真實分布})

此過程通過優化損失函數（如交叉熵）提升判别準确性。

二、電子工程與信號處理領域

在通信系統中，判别器指從調制信號中解調出原始信息的電路或器件。例如在調頻（FM）接收器中，它通過檢測頻率變化還原音頻信號，關鍵技術包括相位鎖定環（PLL）和過零檢測。

三、控制理論與自動化領域

作為控制系統組件，判别器根據輸入信號特征（如電壓阈值）觸發特定操作。例如在過壓保護電路中，當電壓超過阈值時判别器輸出告警信號，驅動保護機制。

權威定義來源

《計算機科學技術名詞》（第三版）（科學出版社）
定義判别器為“生成對抗網絡中負責判别數據真實性的模型”。

IEEE标準術語庫（IEEE Std 100）
描述其為“通信系統中實現信號解調的功能單元”。

《電子工程術語手冊》（清華大學出版社）
強調其在電路中的“阈值判定與狀态切換”作用。

“判别器”的本質是執行區分、判定或分類任務的實體，其具體實現跨學科差異顯著：

機器學習中：作為GAN的評估模塊，量化數據真實性；
電子工程中：解調信號或觸發控制動作；
自動化中：依據阈值決策系統狀态。

該術語的漢英對應（Discriminator）及定義已被權威技術詞典與标準廣泛收錄，反映了其在現代科技中的基礎性角色。

網絡擴展解釋

判别器（Discriminator）是機器學習尤其是生成對抗網絡（GAN）中的核心概念，主要用于區分輸入數據的真實性或類别。以下是詳細解釋：

1.基本定義

判别器是一種神經網絡模型，其核心任務是對輸入數據進行分類或判斷。在生成對抗網絡中，它需要區分真實數據（如真實圖片）和生成器（Generator）僞造的數據。在更廣泛的監督學習中，判别器也可用于圖像分類、語音識别等任務。

2.工作原理

輸入與輸出：判别器接收數據（如圖像、聲音信號等），輸出一個概率值或類别标籤。例如，在GAN中，輸出值表示輸入圖像是真實數據的概率。
對抗訓練：在GAN框架下，判别器與生成器形成動态博弈：生成器試圖生成更逼真的數據，判别器則不斷提升鑒别能力。兩者交替優化，最終達到平衡。

3.應用領域

生成對抗網絡（GAN）：核心組件之一，用于鑒别生成圖像的真僞。
監督學習：如圖像分類（判斷圖片類别）、語音識别（将聲音轉化為文本）、異常檢測（識别金融欺詐或網絡攻擊）等。
多尺度判别器：通過不同尺度的特征提取增強判别能力，常用于提升生成模型的細節質量。

4.與生成器的關系

判别器與生成器是GAN的兩個對立組件：

生成器：從隨機噪聲生成數據，目标是“騙過”判别器。
判别器：作為“鑒定專家”，通過不斷學習提升鑒别能力。

5.訓練機制

判别器的訓練依賴于标注數據。在GAN中，其損失函數通常基于二元交叉熵，目标是最大化對真實數據和生成數據的區分能力。

判别器是機器學習中實現分類或鑒别的核心模塊，尤其在GAN中與生成器形成對抗機制，推動模型生成更逼真的數據。如需更技術性的實現細節，可參考相關論文或代碼示例。