2. 描述卷积神经网络(CNN)的基本结构。 3. 解释什么是对抗网络(GAN),并描述其应用场景。 4. 简述循环神经网络(RNN)的基本原理。 5. 描述如何使用TensorFlow框架进行深度学习模型训练。 6. 解释什么是强化学习,并描述其应用场景。 7. 请列举三种常用的自然语言处理(NLP)技术。 8. 描述如何使用Python中的TensorFl...
学习TinyML需要掌握以下几个关键概念和技能: 机器学习基础知识:学习TinyML的第一步是掌握基本的机器学习概念,包括监督学习、无监督学习、深度学习等。了解常见的机器学习算法和模型结构,例如神经网络、决策树、支持向量机等。 嵌入式系统和硬件知识:TinyML通常在嵌入式系统上运行,因此了解嵌入式系统和硬件 ...
2. 描述卷积神经网络(CNN)的基本结构。3. 解释什么是对抗网络(GAN),并描述其应用场景。4. 简述循环神经网络(RNN)的基本原理。5. 描述如何使用TensorFlow框架进行深度学习模型训练。6. 解释什么是强化学习,并描述其应用场景。7. 请列举三种常用的自然语言处理(NLP)技术。8. 描述如何使用Python中的TensorFlow库进行...
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此...