如何使用深度学习?
1. 卷积神经网络 (CNN):这是一个常用于图像识别和分类任务的流行的深度学习技术.CNN可以吸收各种维度的输入,学习多个抽象级别,并具有规模,方向和其他扭曲的不变性. 2. 复发神经网络 (RNN):这种技术广泛用于自然语言处理,旨在与序列数据进行工作. RNN通过循环将一个层的输出回归输入来进行预测,以基于当前输入的背景和其对前面输入的依赖. 3. 产生对抗网络 (GAN):这种深度学习技术涉及两个神经网络 - 培训生成器和分辨器. 复发新数据类似于数据培训,分辨器为数据生成器. 通过生成器,提高其在实际数据流程中产生真实性和分辨器,同时提高其在图像和应用程序之间产生真实性. 通过生成器,提高其在数据之间产生真实性和分辨率的能力.