分类： 机器学习

卷积神经网络(CNN)和传统神经网络(如全连接网络)的主要区别在于: 卷积层 VS 全连接层:卷积层通过卷积核… 继续阅读 卷积神经网络与传统神经网络有什么区别？

粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种高效的群体智能优化算法… 继续阅读 粒子群优化算法有哪些应用场景？

LSTM（Long Short-Term Memory）和 GRU（Gate Recurrent Unit）都… 继续阅读 LSTM和GRU的区别是什么？

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种针对图像处理的深度神经… 继续阅读 卷积神经网络的原理是什么？

RNN存在梯度消失和爆炸的一个主要原因是权重参数W的更新。 RNN在反向传播过程中使用链式法则计算每个节点的梯… 继续阅读 RNN如何解决RNN的梯度消失和爆炸问题？

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？

人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm, ABC)是一种高效的群体智能优… 继续阅读 人工蜂群算法有哪些应用场景？

WORD2VEC模型的工作原理主要为:i、统计分布假设WORD2VEC假设如果两个词在相似的语言环境中使用,那… 继续阅读 WORD2VEC模型的原理和工作过程是什么？

遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种模拟自然选择和遗传机制的智能优化算法。 其基本思想… 继续阅读 什么是遗传算法？

TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)在文本挖掘中… 继续阅读 【机器学习】TF-IDF在文本挖掘中的应用是什么？

卷积核是卷积操作中的核心参数。它是一个可训练的小矩阵(tensor),用于与输入的数据进行卷积运算,提取特征。… 继续阅读 什么是卷积核？如何设计一个卷积核？代码举例讲解

词袋模型(Bag of Words)是一种用于文本特征表示和文本分类的方法。它的工作原理主要包括以下几个方面:… 继续阅读 词袋模型用于文本特征提取的原理是什么？

朴素贝叶斯文本分类的主要实现步骤为:一、构建词汇表遍历整个文本集合,为每个不同的词构建一个索引,形成词汇表。 … 继续阅读 朴素贝叶斯文本分类的实现步骤是什么？

余弦相似度(Cosine Similarity)是用来衡量0到1之间两个向量之间相似度的数学表达式。 计算公式… 继续阅读 【机器学习】余弦相似度计算公式是什么？

批量归一化(Batch Normalization)是一种用于训练神经网络的技术。它的思想是:对网络中的每一层… 继续阅读 什么是批量归一化（Batch Normalization）？它的作用是什么？代码举例讲解

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？

EM(期望最大化)算法的工作原理主要包括以下几个步骤:一、E步骤 – 期望根据当前参数估计,计算隐… 继续阅读 EM算法的工作原理是什么？

人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA)是模拟鱼群行为的智能… 继续阅读 人工鱼群算法的原理是什么？

反向传播算法是一种通过链式求导计算复杂函数的梯度的算法。它通过递归地应用链式法则,从函数的最终输出层一层层地向… 继续阅读 什么是反向传播算法？它是如何计算梯度的？代码举例讲解

Apriori算法是一个用于发现频繁项集的指挥式算法。它的工作原理主要包括以下几个步骤:一、候选项集生成首先需… 继续阅读 【机器学习】Apriori算法的工作原理是什么？