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以下是深度学习的一些应用：
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TYboy123
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本文详细介绍了深度学习的基础知识和面试问题，包括深度学习的定义、应用、神经网络的优缺点、学习率的重要性、深度神经网络的类型、端到端学习的概念、梯度裁剪的作用、前向传播和反向传播的解释、数据标准化的目的、迁移学习的优势、张量的定义、浅层网络与深层网络的区别，以及激活函数和超参数等核心概念。此外，还讨论了深度学习中如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等特定模型的问题，以及如何解决训练过程中的挑战，如验证精度保持不变、梯度爆炸和梯度消失等。
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