分类： 深度学习

增强学习(Reinforcement Learning)的原理是:智能体通过与环境的交互来学习一个最优策略。 … 继续阅读 增强学习的原理是什么？

增强学习(Reinforcement Learning)有着广泛的应用场景,主要包括: 游戏AI。如Atari… 继续阅读 增强学习有哪些应用场景？

深度学习的原理主要基于神经网络,特别是深层神经网络。它利用大量的数据来学习复杂的函数映射,以解决机器学习问题。… 继续阅读 深度学习的原理是什么？

深度学习在不同领域有大量的应用,主要包括: 计算机视觉领域 图像分类 目标检测 图像分割 物体跟踪 人脸识别 … 继续阅读 深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用有哪些？

遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是模拟生物进化过程的一种智能优化算法。其原理是: 初始化… 继续阅读 遗传算法的原理是什么？

长短时记忆网络(LSTM)有以下主要优点: 解决长期依赖问题。通过遗忘门和细胞状态,LSTM可以记住长期信息,… 继续阅读 长短时记忆网络有什么优缺点？

人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是一种群智能优化算法,模拟蜜蜂寻找蜜源的行… 继续阅读 人工蜂群算法的原理是什么？

长短时记忆网络(LSTM)是一种特殊的循环神经网络,它的原理是通过引入遗忘门、输入门和输出门来控制细胞状态,选… 继续阅读 长短时记忆网络的原理是什么？

主要深度学习算法的计算复杂度主要有:一、反向传播算法反向传播算法是深度学习中最基本的优化算法。它的计算复杂度为… 继续阅读 深度学习中各类算法的计算复杂度分别是多少？

长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)是一种特殊的循环神经网络,旨在解决普通… 继续阅读 什么是长短时记忆网络？

循环神经网络(RNN)及其变种模型在许多领域有重要应用,主要包括:1、 自然语言处理:如文本分类、机器翻译、情… 继续阅读 循环神经网络有什么应用场景？

循环神经网络(RNN)是一种对序列建模的神经网络。它的基本原理是: 对输入序列中的每个元素,RNN都会输出一个… 继续阅读 循环神经网络的原理是什么？

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transfo… 继续阅读 BERT模型结构和原理是什么？

粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是模拟鸟群觅食行为的一种智能… 继续阅读 粒子群优化算法的原理是什么？

在我看来,机器学习/深度学习最重要的三件事是:一、选对模型选择合适的模型架构和算法是非常重要的。这决定了是否能… 继续阅读 【深度学习】机器学习/深度学习最重要的三件事是什么？

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种深度学习模型，它具有循环结构，允… 继续阅读 什么是循环神经网络？

Transformer网络的工作原理主要包括以下几个部分:一、完全由注意力机制组成Transformer网络完… 继续阅读 【深度学习】Transformer网络的工作原理是什么？

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？

常规神经网络（NN）和循环神经网络（RNN）是两种常见的神经网络类型，它们在处理序列数据时有所不同。 常规神经… 继续阅读 常规神经网络和循环神经网络的区别是什么？