卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享,能够自动学习数据中的空间特征。 适用场景 :广泛应用于图像处理相关的任务,包括图像分类、目标检测、图像...
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LLM架构机器学习(ML)中的架构指的是模型中神经元和层的排列方式。它就像一个蓝图,勾勒出模型将如何从数据中学习。不同的架构捕捉数据中的不同关系,并在训练过程中突出特定的组件。因此,架构会影响模型擅长的任务以及它生成的输出质量。 ### 3.1 Seq-2-Seq模型(编码器 - 解码器) ![](https://upload-images...
Tensorflow.NET并非对于Python的简单封装,而是基于C API的pure C#实现,因此使用时无需额外的环境,可以很方便地用NuGet直接安装使用。并且dotnet团队提供的ML.NET也依赖于Tensorflow.NET,支持调用Tensorflow.NET进行训练和推理,可以很方便地融入.NET生态。 与tensorflow相同,Tensorflow.NET也内置了Keras这一高级API,只要在安...
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