分类： 机器学习

深度强化学习中,探索和利用是指代理在环境中学习的两个关键要素: 探索:代理尝试新的行为或策略,以获取更多信息和… 继续阅读 什么是深度强化学习中的探索和利用？

交叉验证的主要目的是为了更准确地估计模型在新的未知数据上的泛化能力。具体来说,包括以下几个方面:一、测试泛化能… 继续阅读 交叉验证的目的是什么？

人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA)是模拟自然鱼群行为的… 继续阅读 人工鱼群算法有哪些？

动态路由是深度学习中的一种多任务学习方法。它使用一个路由网络动态地将输入路由到不同的任务子网络,不同子网络的参… 继续阅读 深度学习中什么是动态路由？

算法参数调优的主要方法包括:一、手动调参根据经验或启发式知识,手动设置参数值。适用于参数较少的模型。主要缺点是… 继续阅读 算法参数调优的方法有哪些？

过拟合是机器学习模型训练过程中常见的问题。它指模型对训练数据的拟合程度过高,而对测试数据的泛化能力较差。过拟合… 继续阅读 什么是过拟合？如何防止过拟合？代码举例讲解

变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)是一种生成模型,由Encoder和De… 继续阅读 什么是变分自编码器？

过拟合和欠拟合是机器学习中两个重要的问题。他们的主要差异有:一、定义过拟合指模型对训练数据准确度很高,但对测试… 继续阅读 过拟合和欠拟合的差异是什么？

生成式对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)是一种无监督学习方法,… 继续阅读 什么是生成式对抗网络？

粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种群智能优化算法。它模拟… 继续阅读 什么是粒子群优化算法？代码举例讲解

机器学习算法的公式推导主要需要考虑以下几点:一、定义目标首先需要定义推导的目标是什么。比如最小化损失函数、最大… 继续阅读 机器学习公式推导需要考虑什么？

注意力机制是一种用于序列建模的机制,它可以自动学习输入序列中的重要特征的权重分布,用于生成输出。 常用的注意力… 继续阅读 什么是注意力机制？

R-CNN(Regions with CNN features)是一种基于区域的图像检测方法。 它的主要步骤是… 继续阅读 什么是R-CNN算法？

梯度消失和梯度爆炸主要是由于在反向传播过程中,梯度会不断地乘以权重矩阵。具体来说,有以下几个原因:一、权重初始… 继续阅读 梯度消失和梯度爆炸的原因是什么？

序列到序列模型是用于模拟两个变长序列之间映射关系的模型。它通常由Encoder和Decoder两部分组成,En… 继续阅读 什么是序列到序列模型？

SSD(Single Shot MultiBox Detector)是一种实时对象检测算法。 它的主要特点是:… 继续阅读 什么是SSD算法？

集成学习是一种机器学习技术,它结合多个学习算法产生一个更强的集成模型。主要的集成学习方法有: 投票法:每一个基… 继续阅读 什么是集成学习？常见的集成学习算法有哪些？代码举例讲解

反向传播(BackPropagation)算法的原理主要包括以下几个部分:一、训练目标反向传播算法的目标是最小… 继续阅读 【机器学习】反向传播算法的原理是什么？

递归神经网络(RNN)的工作原理主要包含以下几个部分:一、循环单元RNN使用循环单元作为基本结构。每个单元包含… 继续阅读 递归神经网络的工作原理是什么？

卷积神经网络(CNN)的工作原理主要包括以下几个部分:一、卷积层使用小的filter(过滤器)对图像各个区域进… 继续阅读 【机器学习】卷积神经网络的工作原理是什么？