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如何提高神经网络的收敛性？
神经网络通过模仿人脑的结构来处理数据并进行预测。它们由互连节点 (神经元) 的层组成，其中每个连接具有相关联的权重。数据通过这些层，激活函数引入非线性，使网络能够学习复杂的模式。
在训练期间，网络使用反向传播来调整其权重，反向传播是一种计
注意力在神经网络中是如何工作的？
跳过连接，也称为残余连接，是绕过神经网络中一个或多个层的快捷方式。它们解决了梯度消失等问题，并能够训练更深入的网络。在ResNet中引入的跳过连接允许模型学习标识映射。
通过直接将输入从较早的层添加到较晚的层，跳过连接保留原始信息并使优化
混合云如何支持灾难恢复？
混合云通过结合本地基础设施和公共云资源的优势，实现了灾难恢复。这种模型允许组织在不同环境中备份其关键数据和应用程序，确保能够快速恢复意外事件。例如，一家公司可以在本地服务器上维持主要操作，同时使用公共云服务进行备份。在发生本地硬件故障时，组