标签： 深度学习

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？

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？

循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一种针对序列处理的神经网络。它利用… 继续阅读 什么是循环神经网络？

梯度下降算法(Gradient Descent)是一种最常用的优化算法。它通过迭代 method,找函数的局部… 继续阅读 什么是梯度下降算法？

反向传播算法(Back Propagation)是神经网络中最常用的学习算法。它通过误差反向传播,调整网络权重… 继续阅读 什么是反向传播算法？

感知器(Perceptron)是人工神经网络的基本组成单元,最早由Frank Rosenblatt在1957年… 继续阅读 什么是感知器？

神经网络(Neural Network)是一种人工智能算法,仿照生物神经网络构建而成。它由大量互相连接的节点(… 继续阅读 什么是神经网络？

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？

深度学习和机器学习都是人工智能的分支,但之间有一定的区别: 数据类型:机器学习可以使用各种类型的数据,如表格数… 继续阅读 深度学习和机器学习有什么区别？