百度试题 题目深度学习模型有哪些?()。 A.循环神经网络B.卷积神经网络C.深度神经网络D.生成-对抗神经网络相关知识点: 试题来源: 解析 ABCD 反馈 收藏
8. Diffusion扩散模型:通过逐步添加和去除噪声生成数据,适用于图像生成、文本生成等领域。 9. 图神经网络(GNN):专门为图结构数据设计的神经网络,适用于社交网络分析、化学预测等领域。 10. 深度强化学习(DQN):DQN结合深度学习和Q-learning,适用于游戏、机器人控制等领域。 这些模型各有特色,适用于不同的任务和场景,...
第二,小模型胜在专而精,小而美,在一些特定场景下,例如车牌识别、人脸识别。。。传统经典模型仍然具有超强的竞争力。 第三,传统经典模型提供了更好的可解释性。在如医疗和金融等应用中,模型的可解释性是非常重要的。 第四,很多优秀的模型,都是通过融入了其它模型的理念和特质而形成的。通过学习传统经典模型,我们可...
预训练过程分为两个阶段：在第一个阶段，模型需要学习填充掩码语言模型（Masked Language Modeling，MLM）任务，即在输入的句子中随机掩盖一些单词，然后让模型预测这些单词；在第二个阶段，模型需要学习连续文本预测（Next Sentence Prediction，NSP）任务，即输入一对句子，模型需要判断它们是否是相邻的。GPT模型的性能已...
1.2. BERT模型中的预训练任务 在BERT模型预训练阶段，主要使用了两项预训练任务Masking Language Model ...
经典模型：Bidirectional RNN（双向循环神经网络）、Deep (Bidirectional) RNN（深度（双向）循环神经网络）...
2.1. 深度生成模型(Deep Generative Models)说到生成模型，大家一般想到的无监督学习中的很多建模方法，比如拟合一个高斯混合模型或者使用贝叶斯模型。深度学习中的生成模型主要还是集中于想使用无监督学习来帮助监督学习，毕竟监督学习所需的标签代价往往很高…所以请大家不要较真我把这些方法放在了无监督学习中。2.1.1...
自回归模型AR(P) 滑动平均模型 MA(q) 自回归移动平均模型ARMA(p,q) 3.matlab时序分析 garchset函数 garchfit函数 4.案例分析 1.时间序列 时间序列分析是一种数据分析方法,它研究的对象是代表某一现象的一串随时间变化而又相关联的数据系列,从而描述和探索该现象随时间发展变化的规律性。
深度学习生成模型是一类强大的算法,它们能够学习数据的分布,并生成新的、与训练数据相似的样本。以下是一些常见的深度学习生成模型: 生成对抗网络 (GANs): GANs由两部分组成:生成器 (Generator) 和判别器 (Di…