卷积神经网络 (CNN) 是一种深度学习架构，专门用于处理网格状数据，如图像。它通过应用卷积操作来提取层次特征，使模型能够识别边缘，纹理和对象等模式。CNN的结构包括诸如卷积层、池化层和全连接层之类的层。卷积层使用过滤器来扫描输入数据，生成突出相关细节的特征图。池化层减小了这些地图的大小，保留了重要的特征，同时降低了计算要求。Cnn广泛用于图像识别，对象检测和分割等任务。例如，在医疗保健方面，他们协助分析x射线和mri以检测异常，从而提高诊断准确性。它们也是自动驾驶汽车等自动驾驶系统不可或缺的一部分。
在图像检索中，“语义鸿沟”是什么？
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如何防止强化学习模型过拟合？
在强化学习中，政策上和政策外方法在如何处理用于学习和决策的策略上有所不同。
On-policy方法了解代理当前遵循的策略的值。在这些方法中，代理使用由其正在探索的策略生成的数据来更新其策略。这方面的一个例子是SARSA，其中代理的当前策略
在分布式数据库中，什么是法定人数（quorum）？
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搜索中的分页和滚动有什么区别？
“分页和滚动是用于浏览搜索结果集的两种不同方法，各有其优缺点。
分页是一种将搜索结果分为离散页面的技术。用户可以点击这些页面以查看不同的结果集。例如，搜索引擎可能在每个页面上显示十个结果，如果查询有50个结果，用户将在底部看到指向第1到第