深度学习
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深度学习是机器学习的一个重要分支，主要通过神经网络架构进行信息处理与分析。
我们分享最新的研究成果、经典模型（如卷积神经网络、循环神经网络）及其在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用实践。
同时，公众号还提供实战教程和案例分析，帮助读者掌握深度学习
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深度学习---（3）循环神经网络
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络架构。与传统的前馈神经网络不同，RNN 通过在网络中引入循环连接，使其能够在时间序列中保持信息状态，记住过去的信息，并对当前输入做出反应。这使得 RNN 非常适合处理序列数据，如文本、语音和时间序列等。原创 2024-10-22 10:53:38 · 1132 阅读 · 0 评论 -
深度学习---（2）卷积神经网络
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，特别适合处理图像和视频等数据。它通过模拟生物视觉皮层的工作方式，能够有效提取图像中的特征。原创 2024-10-22 10:40:32 · 916 阅读 · 0 评论 -
深度学习---（1）神经网络与多层感知机
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，特别适合处理图像和视频等数据。它通过模拟生物视觉皮层的工作方式，能够有效提取图像中的特征。原创 2024-10-22 10:31:15 · 1505 阅读 · 0 评论