深度学习算法模仿人类大脑使用神经网络来分层处理数据。它们由相互连接的节点 (神经元) 层组成，每个节点对输入数据执行数学计算。
网络通过称为反向传播的过程调整权重和偏置来学习，该过程通过使用梯度下降迭代更新参数来最小化误差。更接近输入的层学习基本特征，而更深的层捕获复杂的模式。
这些算法擅长处理大型数据集和解决图像识别、自然语言处理和语音合成等问题。
计算机视觉有多难？
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群体智能在大型网络中是如何扩展的？
“群体智能指的是去中心化系统的集体行为，这种行为在自然界中经常被观察到，其中简单的代理通过合作来解决复杂问题。在大规模网络的扩展中，群体智能利用合作和分布式决策的原理。这意味着，个体代理或节点并不依赖于中央控制器，而是在局部进行互动，这使得
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可解释AI (XAI) 中的视觉解释是指一种通过图形表示使AI模型的输出和决策过程可理解的方法。这些可视化工具的目标是将复杂的模型行为转换为用户可以轻松解释的更易于理解的格式。通常，这些视觉效果可以包括图表、图形和热图，以说明各种输入如何影