1.神经元模型
2.多层感知机
3.损失函数：
4.反向传播算法（bp算法）
5.梯度下降法：
6.梯度消失
7.梯度爆炸
8.深度学习
9.卷积神经网络（重点）
10.池化（pooling）
11.生成对抗网络
单选题：
多选题：
判断题：
机器学习作为医疗健康领域的重要技术，已经在多个应用场景中取得了显著的成果。通过对数据的深入挖掘和模型的不断优化，机器学习技术将在疾病预测、诊断和治疗中发挥更大的作用，推动医疗健康事…
强化学习为机器赋予了自我学习和优化的能力，使得机器能够在复杂环境中进行智能决策。随着算法的不断优化和应用场景的不断拓展，强化学习将在更多领域展现出其独特的魅力和价值。让我们共同期待…
从数据集中随机选择第一个质心。对于每个数据点x，计算其到已选择的所有质心的最短距离D(x)。选择一个新的数据点作为下一个质心，选择的概率与D(x)成正比，即概率P(x)D(x)/ …
在当今数据驱动的世界中，信号处理和数据分析面临着前所未有的挑战。特别是在处理混合信号时，如何从复杂的混合体中分离出纯净的源信号，成为了研究的热点。独立成分分析（Independen…
版权声明：本文内容由互联网用户贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。 如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 2386932994@qq.com 举报，一经查实将立刻删除。
我要评论
发表评论