分类： 深度学习

GAN(生成对抗网络)的工作原理主要包括以下两部分:i、生成网络(Generator)生成网络 G 的目标是尽… 继续阅读 GAN网络的工作原理是什么？

深度学习中的数据预处理主要包括以下几个步骤:i、数据清洗查找和去除缺失和错误的数据。修正格式不一致,移除极端值… 继续阅读 深度学习中的数据预处理包括什么步骤？

自编码器(AutoEncoder)的主要作用是:i、降维自编码器可以经过编码,将高维数据映射到低维空间。实现数… 继续阅读 自编码器模型的作用是什么？

清晰地理解并应用深度学习,需要掌握以下方面的核心技能:一、问题分析能力能够清晰地分析问题,找出问题的本质和关键… 继续阅读 应用深度学习需要具备哪些技能？

VGG网络是由Oxford的VGG(Visual Geometry Group)团队提出的一种CNN网络结构。… 继续阅读 什么是VGG网络？

实现手写数字识别主要需要注意以下几点:一、图像预处理 统一图像大小将不同大小的图像缩放到统一大小,便于神经网络… 继续阅读 手写数字识别实现需要注意什么？

深度学习需要涉及到的相关数学知识主要包括: 一、线性代数 矩阵 线性方程组 矩阵运算 特征值与特征向量 线性变… 继续阅读 深度学习中的数学知识包括什么？

图像分类中常见的模型主要有:i、LeNetLeNet 是最早的 CNN 模型,用于手写数字图像分类。主要包括卷… 继续阅读 图像分类中常用的模型有哪些？

价值函数(Value Function)是强化学习中的一个重要概念。它定义为某个状态(或状态-动作对)的预期累… 继续阅读 什么是价值函数？

强化学习(Reinforcement Learning)是一种机器学习方法,它通关代理(agent)与环境(e… 继续阅读 什么是强化学习？

迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法,它利用源域(source domain)的数… 继续阅读 什么是迁移学习？

制定一个深度学习项目计划主要包括以下几个方面:一、明确目标首先要明确项目的最终目标是什么,要解决的问题是什么。… 继续阅读 如何制定一个有效的深度学习项目计划？

Dropout是一种广泛使用的正则化技术,它可以通过随机在训练过程中丢弃神经元来减少过拟合。 Dropout的… 继续阅读 什么是dropout技术？

深度学习是一种机器学习方法，它使用神经网络模型来学习和识别数据中的模式和特征。与传统机器学习方法相比，深度学习… 继续阅读 深度学习是什么？及代码举例

批量归一化(Batch Normalization)是一种广泛使用的技术,它可以加速深度神经网络的训练,提高模… 继续阅读 什么是批量归一化？

池化层(Pooling Layer)是卷积神经网络中常用的一种层。 它的作用是: 降维。通过池化可以减少特征图… 继续阅读 什么是池化层？

自编码器(Autoencoder)是一种无监督学习的神经网络,通过重构输入来学习特征表达。它包含编码器(Enc… 继续阅读 什么是自编码器？

生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)是一种生成模型,由生成器… 继续阅读 什么是生成对抗网络？

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种针对图像处理的神经网络… 继续阅读 什么是卷积神经网络？

长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)是一种特殊的循环神经网络,能够学习长… 继续阅读 什么是长短期记忆网络？