标签： 深度学习

ResNet(Residual Network)是一种深度残差神经网络,由微软研究院提出。它的关键在于使用残差… 继续阅读 什么是ResNet？有几种类型？

常见的深度学习框架主要有:一、TensorFlow 来自Google的开源框架 重视性能和稳定性 采用静态计算… 继续阅读 深度学习框架(Tensorflow、pytorch等)有什么区别？

写作一篇深度学习论文主要需要注意以下几个方面: 一、问题陈述 清晰地陈述论文要解决的问题和目标。说明问题的重要… 继续阅读 如何写一篇深度学习论文？

模型的主要评估指标包括准确率(acc)和损失(loss)。 预测准确率(Accuracy): 准确率衡量模型预… 继续阅读 模型的评估指标(acc、loss等)如何计算？

深度学习项目的典型流程主要包括以下几个步骤: 一、问题分析根据需求,清晰地分析和定义项目问题。明确目标和指标要… 继续阅读 深度学习项目的典型流程包括哪些步骤？

常见的优化算法有:i、随机梯度下降(SGD) 每次只使用一个样本计算梯度 简单直接但效率低下 很容易波动 ii… 继续阅读 优化算法(SGD、Adam等)有什么区别？

多任务学习是一种学习方法,它在同时学习多个相关任务的情况下,通过利用不同任务之间的关系来帮助学习。 常用的多任… 继续阅读 什么是多任务学习？

常见的激活函数有:一、Sigmoid 函数公式: 优点: 激活值范围在(0,1)之间,方便理解 在0处梯度最大… 继续阅读 【深度学习】激活函数有哪些？各有什么优缺点？

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？

深度学习不会完全替代传统编程,两者存在以下主要区别: 一、表达能力传统编程可以非常灵活地表达逻辑和算法。而深度… 继续阅读 深度学习会替代传统编程吗？

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？

Dropout 技术的主要作用是:i、防止过拟合Dropout 通过暂时dropout(丢弃)部分神经元,可以… 继续阅读 dropout技术的作用是什么？

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？

深度学习目前存在以下几个重要的局限性:一、依赖大量标注数据大部分深度学习模型需要大量的高质量标注数据进行训练。… 继续阅读 怎样理解和评价深度学习的局限性？

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？

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？

Attention mechanism 的主要作用是:i、聚焦重点Attention 模型可以学习聚焦(foc… 继续阅读 attentionmechanism的作用是什么？

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？

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？

深度学习目前存在以下几个方面的瓶颈: 一、数据瓶颈大部分模型依赖大量标记数据进行训练,但高质量的数据有限。突破… 继续阅读 深度学习的瓶颈在哪里？如何突破？