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深度学习特征提取是指利用深度神经网络模型对原始数据进行自动学习提取特征的过程，使得原始数据能够更好地表示为一组高层次、抽象的特征，从而能够更好地应用于分类、识别、检测等任务中。在这些过程中，需要考虑到...
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机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的...
深度学习属于机器学习的范畴，深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级，约等于神经网络。深度学习和传统机器学习在数据预处理上都是类似的。核心差别在特征提取环节，深度学习由机器自己完成特征提取，不需要...
最近在听深度学习的课，老师提了一个基本的问题：为什么会出现深度学习？或者说传统的机器学习有什么问题。老师讲解的时候一带而过，什么维度灾难啊之类的，可能觉得这个问题太浅显了吧(|| Д)````不过我发现自己...
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深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层神经网络来处理复杂的数据和任务。在人工智能领域中，机器学习和深度学习是两个重要的概念。在本文中，我们将详细介绍机器学习和深度学习的定义、原理、算法和应用，并讨论...
ChatGPT，即“Chat Generative Pre-trained Transformer”，是一种基于深度学习的自然语言处理模型，由OpenAI开发。这个模型的独特之处在于它的能力，可以生成自然、流畅的文本，仿佛是来自一个有思维的聊天伙伴。...
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在这个波澜壮阔的历程中，机器学习和深度学习作为人工智能的重要分支，发挥着举足轻重的作用。同时，随着算法的不断优化和进步，我们也期待这两大领域能够实现更高效的计算、更强大的学习能力以及更广泛的应用场景。...
设有P个样本，我们不知道它们实际上应该分成多少类，为保险起见，可假设M=P（P个样本分成P类），这样，当N
面试笔试整理3：深度学习机器学习面试问题准备（必会） 深度学习面试题 深度学习岗位面试题 1. BP推导。 推导过程见：机器学习 学习笔记（19）神经网络 BP神经网络与Python实现 2. 梯度消失与梯度爆炸： ...
基于bert的知识库问答 使用pytorch 和gpu https://blog.csdn.net/qq_38735017/article/details/114919836?spm=1001.2014.3001.5501 显存 参数说明：nvidia-smi 参数说明 ... py 基础 https://blog.csdn.net/..
AIDD（AI Drug Discovery &...覆盖了机器学习和深度学习，能与新药研发相结合并实质性的应用到靶点预测、高通量筛选、药物设计、药物的ADMET性质预测等；且算力方面，由早期应用于药物发现领域的决策树、随机
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