深度学习在生物信息领域有什么应用 2023-08-06 726 深度学习在生物信息领域的应用：一、基因组学；二、蛋白质结构预测；三、药物发现与设计；四、生物图像分析；五、疾病诊断与预测；六、转录组学；七、蛋白质-蛋白质相互作用预测。在基因组学中，深度学习的应用涵盖 …
岭回归和lasso回归的用法有什么不同 2023-08-06 734 岭回归和lasso回归的用法的不同有：一、正则化项不同；二、变量选择方式不同等。正则化项不同是指，岭回归采用L2正则化项，将L2范数（平方和）加入损失函数，有效防止过拟合，Lasso回归采用L1正则化 …
机器学习中常提到的先验知识是什么 2023-08-06 832 机器学习中常提到的先验知识有：1、领域知识；2、特征工程知识；3、数据分布知识；4、模型先验知识；5、先前经验知识。领域知识是指对特定问题领域的理解和了解，包括相关领域的专业知识、规则、约束和常识性的 …
GAN的发展对于研究通用人工智能有什么意义 2023-08-06 711 GAN的发展对于研究通用人工智能的意义有：一、生成模型的突破；二、无监督学习的推动；三、对抗性学习的启示；四、跨领域迁移能力的提升等。生成模型的突破是指，GAN（生成对抗网络）作为一种强大的生成模型， …
词向量工作原理是什么 2023-08-06 700 词向量的工作原理有：一、分布式表示；二、上下文窗口；三、预测目标词；四、损失函数优化；五、迭代训练；六、词频权重等。分布式表示认为具有相似上下文的词在语义上具有相似的含义，因此通过将词映射为连续的实数 …
人工智能的因果学习是想解决什么问题 2023-08-06 803 人工智能的因果学习想解决的问题：一、因果关系的推断；二、干预效果的预测；三、因果关系的发现与表示；四、数据驱动的因果推理；五、因果关系的不确定性处理等。因果关系的推断是指，因果学习的一个主要目标是从观 …
机器学习中的模型是指什么 2023-08-06 929 机器学习中的模型是指用于对数据进行预测、分类、聚类或其他任务的一种数学表示或函数。模型是机器学习算法的核心组成部分，它通过对训练数据进行学习来捕捉数据之间的关系和模式，从而在新数据上进行预测或推断。 …
Android应用开发的难点是什么 2023-08-06 798 Android应用开发的难点有：一、设备碎片化；二、性能优化；三、UI设计与适配；四、权限管理；五、后台服务与电量优化；六、数据存储与管理；七、安全性和隐私保护。设备碎片化是指，Android系统运行 …
分布式机器学习里的数据并行和模型并行各是什么 2023-08-06 803 在分布式机器学习中，数据并行用于处理大规模数据集，它将数据拆分成多个部分，并分布式地发送到不同计算节点，以并行处理。模型并行则用于处理大型复杂模型，它将模型拆分成多个部分，并将它们分布式地发送到不同计 …
什么是一类支持向量机 2023-08-06 764 一类支持向量机（OC-SVM）是支持向量机（SVM）的一种变种，用于解决单类别分类问题。在传统的二分类问题中，SVM的目标是找到一个超平面，将两类数据点分开。而在一类支持向量机中，目标是找到一个超平面 …
强化学习pg with baseline 和 actor-critic 有什么区别 2023-08-06 845 强化学习中的Policy Gradient with Baseline和Actor-Critic算法的区别体现在：一、价值函数的使用；二、策略梯度的计算方式；三、算法的优化目标等。价值函数的使用是指， …
Stable Diffusion、DALL-E 2、MidJourney的区别是什么 2023-08-06 1129 Stable Diffusion、DALL-E 2、MidJourney的区别有：一、技术原理和实现方式不同；二、适用领域和应用场景不同；三、推出时间和发展阶段不同等。技术原理和实现方式不同是指，St …
