神经网络是人工智能 (AI) 的一个子集，构成了许多AI系统的基础，特别是在机器学习和深度学习方面。它们受到人脑结构的启发，用于解决涉及识别模式，处理数据和做出决策的任务。
在人工智能的背景下，神经网络使系统能够从数据中学习，而不是被显式编程。它们支持自然语言处理、图像识别和推荐系统等应用。
虽然神经网络是人工智能的重要组成部分，但人工智能本身是一个更广泛的领域，除了基于神经网络的方法之外，还包括其他技术，如基于规则的系统、进化算法和专家系统。
我们在深度学习中需要特征提取吗？
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什么是深度学习中的零-shot学习？
"零样本学习（ZSL）是一种机器学习方法，其中模型学习识别在训练过程中没有明确见过的对象、任务或概念。与其要求每个类别都有标记示例以有效地进行推广，ZSL利用语义信息，如描述或属性，来弥补已知类别与未知类别之间的差距。这使得模型能够通过利用
如何开始计算机视觉的职业生涯？
要在MATLAB中训练字符图像，请从预处理图像开始。将它们转换为灰度或二进制格式，并将其大小调整为标准大小。使用HOG、LBP或自定义描述符等方法提取特征。
使用MATLAB的fitcecoc函数在特征向量上训练多类分类器，例如SVM。或
ETL在大数据处理中的作用是什么？
ETL，即提取、转换、加载，在大数据处理过程中发挥着关键作用，帮助组织高效管理和利用大量数据。简单来说，ETL 是一个过程，它从各种来源提取数据，将其转换为适合的格式或结构，然后加载到数据仓库或数据库中，以便进行分析。这个过程对于确保数据清