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人工智能

激活函数在神经网络中有什么作用
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前馈神经网络和循环神经网络的区别是什么
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解释权重初始化对深度学习模型的作用
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解释是什么导致了梯度消失和梯度爆炸,以及应该如何应对它们
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分别说说深度学习中的 Attention 机制和全连接层
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分别解释神经网络中的 Dropout 和 Batch Normalization 操作
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Batch Normalization 的作用是什么
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为什么逻辑回归采用交叉熵损失函数,而不是平方损失函数?
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解释 Sigmoid 函数,以及它在逻辑回归中的作用
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线性回归和逻辑回归有什么区别
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简单介绍一下 KNN 算法过程
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分别解释高斯牛顿法和拟牛顿法
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说说你了解的机器学习是什么
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分别解释 Ridge 回归和 Lasson 回归
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请解释过拟合和欠拟合,并讨论如何应对过拟合问题
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机器学习有哪些常见的算法
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什么是线性回归,请解释其假设和工作原理
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在逻辑回归中是否需要使用交叉验证?为什么
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逻辑回归分别是怎样处理二分类问题和多分类问题的
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什么是损失函数?有什么作用
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什么是梯度下降?它的工作原理是什么?有哪些变体
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进行线性回归前,为什么需要对特征进行离散化处理
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什么是正则化?正则化有哪些作用?说说机器学习中常见的正则化方法
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监督学习、半监督学习和无监督学习分别是什么,它们的区别在哪
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