卷积神经网络 (CNN) 是一种深度学习模型，旨在处理图像等结构化网格数据。它使用卷积层来提取边缘，纹理和模式等特征，使其在图像识别，分类和分割任务中非常有效。该架构包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层将过滤器应用于输入数据，生成捕获基本细节的特征图。池化层然后降低空间维度，保留重要特征，同时降低计算成本。Cnn广泛用于面部识别，对象检测和医学成像等应用中。例如，在自动驾驶中，cnn帮助识别行人、车辆和交通标志，使汽车能够做出明智的决策。
哪些行业使用计算机视觉？
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嵌入（embeddings）和注意力机制（attention mechanisms）之间有什么关系？
嵌入和注意力机制是机器学习模型中两个基本组成部分，尤其是在自然语言处理（NLP）和深度学习领域。嵌入用于将离散项（例如单词或短语）转换为连续的向量表示。这些向量捕捉语义关系，这意味着具有相似含义的单词在高维空间中彼此靠近。例如，由于“国王”
自回归（AR）模型和移动平均（MA）模型有什么区别？
状态空间模型是时间序列分析中用于表示动态系统的强大框架。这些模型的核心是通过一组隐藏状态来描述系统如何随着时间的推移而演变，这些隐藏状态捕获影响观察到的数据的底层过程。在典型的状态空间模型中，有两个主要方程: 定义内部状态如何演变的状态方程
在强化学习中，奖励信号的目的是什么？
探索和利用是强化学习 (RL) 中的两个关键概念，它们指导智能体的决策过程。探索指的是代理尝试新的行动来发现潜在的更好的策略或奖励，而利用则涉及代理使用已知的行动，这些行动在过去已经导致了高回报。
探索很重要，因为它允许代理收集有关环境的