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人工智能

激活函數在神經網絡中有什么作用
24 閱讀
前饋神經網絡和循環神經網絡的區別是什么
26 閱讀
解釋權重初始化對深度學習模型的作用
32 閱讀
解釋是什么導致了梯度消失和梯度爆炸，以及應該如何應對它們
28 閱讀
分別說說深度學習中的 Attention 機制和全連接層
40 閱讀
分別解釋神經網絡中的 Dropout 和 Batch Normalization 操作
25 閱讀
Batch Normalization 的作用是什么
41 閱讀
為什么邏輯回歸采用交叉熵損失函數，而不是平方損失函數？
59 閱讀
解釋 Sigmoid 函數，以及它在邏輯回歸中的作用
53 閱讀
線性回歸和邏輯回歸有什么區別
38 閱讀
簡單介紹一下 KNN 算法過程
63 閱讀
分別解釋高斯牛頓法和擬牛頓法
50 閱讀
說說你了解的機器學習是什么
45 閱讀
分別解釋 Ridge 回歸和 Lasson 回歸
44 閱讀
請解釋過擬合和欠擬合，并討論如何應對過擬合問題
44 閱讀
機器學習有哪些常見的算法
49 閱讀
什么是線性回歸，請解釋其假設和工作原理
41 閱讀
在邏輯回歸中是否需要使用交叉驗證？為什么
41 閱讀
邏輯回歸分別是怎樣處理二分類問題和多分類問題的
48 閱讀
什么是損失函數？有什么作用
52 閱讀
什么是梯度下降？它的工作原理是什么？有哪些變體
36 閱讀
進行線性回歸前，為什么需要對特征進行離散化處理
47 閱讀
什么是正則化？正則化有哪些作用？說說機器學習中常見的正則化方法
32 閱讀
監督學習、半監督學習和無監督學習分別是什么，它們的區別在哪
25 閱讀
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