神经网络是一种受人脑启发的计算模型，旨在识别模式并做出决策。它由处理输入数据并通过激活函数传递结果的互连节点 (神经元) 层组成。
网络通过根据预测误差调整神经元之间连接的权重来学习，通常使用反向传播等算法。这些网络可用于各种各样的任务，如分类、回归和强化学习。
神经网络可以具有不同的架构，例如前馈，卷积或递归，每种架构都适合特定类型的数据或问题。
神经网络训练的数据管道是什么？
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ResNet是R-CNN模型之一吗？
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深度学习中的批量归一化是什么？
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Eclipse 公共许可证 (EPL) 如何处理修改？
《日食公共许可证（EPL）》提供了关于如何处理软件修改的具体指导。在EPL下，如果你修改了EPL许可的软件的源代码，你需要在相同的许可证下提供你修改后的版本。这意味着如果你创建了衍生作品，你在与他人分享时也必须根据EPL进行分发。这确保了E