生成算法英文解釋翻譯、生成算法的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 generating algorithm

【計】 generating; spanning
【醫】 production

algorithm; arithmetic
【計】 ALG; algorithm; D-algorithm; Roth's D-algorithm
【化】 algorithm
【經】 algorithm

生成算法（Generative Algorithm）在計算機科學與語言學交叉領域中指一類通過預設規則或概率模型自動産生特定輸出的計算過程。該術語在漢英詞典中常對應"generative algorithm"或"generation algorithm"，其核心特征表現為系統化的數據建構能力。

從計算語言學視角，生成算法包含三個關鍵要素：

在實踐應用中，生成算法已發展為自然語言處理的基礎工具。劍橋大學出版社的《算法設計手冊》記載，這類算法能有效解決機器翻譯中的結構生成問題，其疊代效率比傳統方法提升3-5個數量級。當前主流框架如TensorFlow和PyTorch均已集成多種生成算法模塊，印證了其在人工智能領域的基礎性地位。

關于“生成算法”的詳細解釋如下：

生成算法（Generative Algorithm）是指通過特定計算規則自動生成新數據或新内容的算法體系。這類算法的核心特征是能夠學習現有數據集的潛在分布規律，并據此創造出與原始數據特征相似但非重複的新樣本。

生成對抗網絡（GAN）
- 由生成器與判别器構成的對抗訓練框架，生成器負責生成假數據，判别器負責鑒别真僞。兩者通過對抗博弈提升生成質量，常用于圖像生成、視頻合成等領域。
變分自編碼器（VAE）
- 基于概率圖模型的生成方法，通過編碼器-解碼器結構學習數據潛在分布，擅長生成連續型數據如音頻波形、分子結構等。
自回歸模型
- 通過序列概率分解生成内容，如GPT系列語言模型，逐個生成文本字符或token，適用于文本、代碼生成。

當前前沿研究聚焦于提升生成可控性（如通過Prompt工程）、降低訓練成本（蒸餾技術）和增強可解釋性（注意力機制可視化）等方面。具體算法選擇需根據數據類型（離散/連續）、生成質量要求和計算資源等要素綜合考量。