视频中的动作识别涉及分析空间和时间信息。首先从视频中提取帧并对其进行预处理，例如调整大小和归一化。
使用具有长短期记忆 (LSTM) 单元的3D卷积神经网络 (3d-cnn) 或递归神经网络 (rnn) 等模型来捕获时间动态。或者，像I3D或慢速网络这样的预训练架构对于此任务是有效的。
在标记的视频数据集 (如UCF101或Kinetics) 上训练模型，并评估其性能。训练后，该模型可以对实时或批处理视频中的动作进行分类，以执行监视或体育分析等任务。
深度神经网络如何应用于医疗保健？
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AutoML如何确保伦理的人工智能发展？
“自动机器学习（AutoML）在确保伦理人工智能（AI）发展方面发挥着重要作用，使得这个过程更加透明、可访问和负责任。其关键特性之一是能够自动化模型训练过程，从而减少在数据准备和模型选择过程中可能出现的人为偏见。通过使用标准化的算法和一致的
嵌入在联邦学习中扮演什么角色？
嵌入通过将复杂数据 (如单词、图像或产品) 转换为连续密集空间中的向量来工作，其中相似的数据点由彼此更接近的向量表示。该过程通常涉及训练诸如神经网络之类的模型，以通过捕获数据中的潜在模式和关系的方式来学习这些向量。
例如，在像Word2V
深度学习中的批量归一化是什么？
批量归一化是一种在深度学习中用于稳定和加速神经网络训练过程的技术。它通过对每一层的输入进行规范化，确保它们的均值为零，标准差为一。这个操作是针对每个小批量的数据进行的，而不是整个数据集，因此称为“批量”归一化。通过这样做，批量归一化帮助减少