全部 人工智能學(xué)科動(dòng)態(tài) 人工智能技術(shù)資訊 人工智能常見(jiàn)問(wèn)題 技術(shù)問(wèn)答

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    圖形數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4J的優(yōu)劣勢(shì)?

    當(dāng)談?wù)搱D形數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，Neo4j是一個(gè)備受關(guān)注的選擇。它有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和一些限制。讓我們來(lái)看看它的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。查看全文>>

    人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2023-12-22 |黑馬程序員 |圖形數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4J的優(yōu)劣勢(shì)
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    什么是梯度下降算法?如何選擇學(xué)習(xí)率?

    梯度下降算法是一種用于優(yōu)化函數(shù)的迭代優(yōu)化算法，主要應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中，用于最小化損失函數(shù)或目標(biāo)函數(shù)。它通過(guò)沿著函數(shù)梯度的反方向逐步調(diào)整參數(shù)，以找到使函數(shù)值最小化的參數(shù)值。查看全文>>

    人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2023-12-21 |黑馬程序員 |什么是梯度下降算法
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    圖像分類(lèi)任務(wù)中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足會(huì)帶來(lái)什么問(wèn)題?

    模型可能會(huì)過(guò)度依賴(lài)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的特定模式或噪聲，而無(wú)法泛化到新的、未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上。這會(huì)導(dǎo)致模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試集或?qū)嶋H應(yīng)用中表現(xiàn)不佳。查看全文>>

    人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2023-12-15 |黑馬程序員 |訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足會(huì)帶來(lái)什么問(wèn)題
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    什么是核技巧，有什么用?

    核技巧(kernel trick)是在機(jī)器學(xué)習(xí)中使用支持向量機(jī)(SVM)等算法時(shí)的一種技術(shù)。它允許在低維空間中進(jìn)行計(jì)算，同時(shí)利用核函數(shù)來(lái)隱式地進(jìn)行高維空間的計(jì)算，從而解決線(xiàn)性不可分的問(wèn)題。查看全文>>

    人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2023-12-12 |黑馬程序員 |什么是核技巧，有什么用?
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    什么叫核函數(shù)?

    核函數(shù)是在機(jī)器學(xué)習(xí)和支持向量機(jī)(SVM)中使用的一種技術(shù)。它實(shí)際上是一種數(shù)學(xué)函數(shù)，用于將數(shù)據(jù)從原始空間映射到更高維的特征空間。這種映射允許在原始空間中線(xiàn)性不可分的數(shù)據(jù)變得線(xiàn)性可分，這樣就可以使用線(xiàn)性分類(lèi)器(比如SVM)來(lái)有效地處理數(shù)據(jù)。查看全文>>

    人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2023-12-01 |黑馬程序員 |什么叫核函數(shù)
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    SGD中S(stochastic)代表什么?

    SGD代表隨機(jī)梯度下降(Stochastic Gradient Descent)。這是一種優(yōu)化算法，用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中的模型訓(xùn)練過(guò)程。查看全文>>

    人工智能常見(jiàn)問(wèn)題2023-11-20 |黑馬程序員 |SGD中S(stochastic)代表什么
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