标签： 人工神经网络

迁移学习(Transfer Learning)是一种利用源任务已学知识来帮助目标任务学习的机器学习方法。 其基… 继续阅读 迁移学习的原理是什么？

迁移学习(Transfer Learning)是一种利用源任务已学知识来帮助目标任务学习的机器学习方法。 其基… 继续阅读 什么是迁移学习？实例讲解

生成式对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)是一种对抗性的无监督学… 继续阅读 生成式对抗网络的原理是什么？

迁移学习(Transfer Learning)的主要应用场景有: 图像分类。可以利用预训练模型(如VGG、Re… 继续阅读 迁移学习的应用场景有哪些？

增强学习(Reinforcement Learning)是一种通过与环境交互学习最优决策策略的机器学习方法。 … 继续阅读 什么是增强学习？

自编码器(Autoencoder)是一种无监督学习的神经网络,它的目标是学习一个数据的压缩表示。它包含两个部分… 继续阅读 什么是自编码器？代码举例讲解

深度学习有以下主要优点: 自动特征提取。深度学习可以自动学习数据的特征表达,而非需要人工设计特征。这种端到端的… 继续阅读 深度学习的优点是什么？

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？

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？

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？

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？

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？