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人工智能

什么是卷积神经网络(CNN)?请描述其主要组件和应用
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卷积神经网络为什么比较适合做图像识别任务
111 阅读
如何理解卷积神经网络中的感受野
138 阅读
请你解释步长(stride)的概念,以及它是如何影响卷积层输出大小的
129 阅读
如何理解 ReLU 函数在输入小于 0 时输出为 0
106 阅读
描述全连接层和卷积层的区别
120 阅读
卷积神经网络是如何处理过拟合问题的
123 阅读
卷积核越大越好吗
119 阅读
卷积神经网络和循环神经网络(RNN)有什么区别
159 阅读
ReLU 函数比 Sigmoid 和 tanh 函数更好吗?为什么
111 阅读
在选择优化器的过程中,主要看中哪些参数
125 阅读
有了解过哪些边缘端部署方案
129 阅读
随机梯度下降和 Adam 谁更容易达到全局最优解
137 阅读
随机梯度下降可以用来做 online learning 吗?若可以,简述其过程
136 阅读
深度学习调参的过程中,Batch 的大小如何选择
131 阅读
神经网络中的 iteration 和 epoch 相同吗
129 阅读
如何评估一个深度学习模型的性能
115 阅读
神经网络有哪些正则化的操作
114 阅读
什么是深度学习?它与传统机器学习有什么区别
129 阅读
前向传播和反向传播在神经网络中分别是如何工作的
125 阅读
如何确定神经网络的层数和神经元数
130 阅读
激活函数在神经网络中有什么作用
116 阅读
前馈神经网络和循环神经网络的区别是什么
140 阅读
解释权重初始化对深度学习模型的作用
161 阅读