训练神经网络的常见挑战包括过拟合，即模型在训练数据上表现良好，但在看不见的数据上表现不佳。正则化和数据增强缓解了这个问题。
梯度消失和爆炸会阻碍深度网络的训练，特别是sigmoid或tanh激活。像ReLU激活和批标准化这样的技术解决了这些问题。
资源限制，如计算能力不足或标记数据，也带来了挑战。利用迁移学习、优化架构和使用基于云的解决方案可以帮助克服这些限制。
训练神经网络需要多少数据？
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如何从头开始实现神经网络？
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“群体智能指的是去中心化系统的集体行为，通常受到自然启发，比如蚂蚁找食物的方式或鱼群的聚集行为。在供应链优化的背景下，群体智能可以通过模拟各种供应链元素之间的复杂互动来增强决策过程。通过利用模仿群体自我组织行为的算法，组织可以改善库存管理、
可解释人工智能的局限性是什么？
用户反馈在可解释人工智能（XAI）系统的开发和完善中发挥着至关重要的作用。反馈帮助开发者理解用户如何看待人工智能模型所做出的决策，从而使他们能够进行必要的调整。这种用户与人工智能系统之间的互动可以导致更透明、更可信的模型，因为用户能够洞悉人