计算机视觉与人工智能在当今科技领域中扮演着重要的角色,它们的结合已经成为了许多行业的核心技术

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本文探讨了计算机视觉与人工智能在科技领域的关键作用,重点介绍了深度学习的基础知识,包括ReLU激活函数、神经网络、交叉熵损失函数、卷积神经网络(CNN)以及梯度下降法的应用。这些内容通过编程题的形式展示,为面试准备提供了帮助。

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计算机视觉与人工智能在当今科技领域中扮演着重要的角色,它们的结合已经成为了许多行业的核心技术。在面试过程中,深度学习基础是一个关键的考察点。本文将从编程题的角度,总结一些涉及深度学习基础的问题,并给出相应的源代码。

  1. 编写一个函数,实现ReLU激活函数的功能。
def relu(x):
    return max(0, x)
  1. 实现一个简单的神经网络,包含输入层、隐藏层和输出层,使用sigmoid作为激活函数。

                
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