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卷积神经网络（CNN）是什么？

卷积神经网络（CNN）是什么？

损失函数是测量预测输出和真实值 (ground truth) 之间的差异的数学函数。它量化了神经网络在给定任务上表现的好坏，训练的目标是最大限度地减少这种损失。

常见的损失函数包括用于回归任务的均方误差 (MSE) 和用于分类任务的交叉熵损失。例如，在二进制分类中，交叉熵测量预测的类概率和真实的类标签之间的差异。

损失函数对于反向传播至关重要，反向传播是网络根据损失的梯度调整其权重的过程。选择正确的损失函数对于模型有效学习并收敛到最优解至关重要。

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跳跃连接或残差连接是什么？

神经网络研究的未来趋势包括通过稀疏和量化等技术提高模型效率。这些改进旨在减少资源消耗并使模型更易于访问。处理不同数据类型 (例如，文本和图像) 的多模态模型正在获得牵引力。OpenAI的CLIP和Google的pald-e就是这一趋势的

什么是自然语言处理中的 Transformer 架构？

Word2Vec和GloVe是用于生成词嵌入的技术，这些词嵌入将词表示为连续空间中的密集向量。这些嵌入捕获了单词之间的语义和句法关系，使模型能够更好地理解上下文。由Google开发的Word2Vec使用神经网络来学习基于语料库中单词共现

迁移学习在少量样本学习和零样本学习中扮演什么角色？

Zero-shot learning (ZSL) 是一种机器学习方法，其中模型学习识别以前从未见过的对象或概念。虽然这种方法有利于减少对标记数据的需求，但它也带来了几个关键挑战。一个主要的挑战是依赖于用于表示看不见的类的语义嵌入的质量。例如