激活函数是应用于神经网络中的每个神经元的输出以引入非线性的数学函数。这是必不可少的，因为没有非线性，网络将只能对线性关系进行建模，从而限制了其功率。
常见的激活函数包括ReLU (整流线性单元) 、sigmoid和tanh。例如，如果输入为正，则ReLU直接输出输入，如果输入为负，则输出为零，从而帮助网络避免梯度消失。
激活函数使神经网络能够学习复杂的模式并解决图像识别，语音处理和自然语言理解等任务。
在神经网络中，超参数是什么？
继续阅读
边缘人工智能如何影响对延迟敏感的应用程序？
边缘人工智能显著降低了对快速响应要求的应用的延迟。通过在数据源附近处理数据，而不是将其发送到云服务器，边缘人工智能实现了更快速的决策。例如，在工业环境中，机器可以实时分析传感器数据以检测异常或故障。这种即时处理可以快速进行调整，减少停机时间
索引和搜索之间有什么区别？
“索引和搜索是信息检索系统中两个基本过程，理解它们之间的差异对于从事数据库或搜索引擎开发的工程师至关重要。索引是组织数据的过程，以便能够快速高效地查找。当数据被索引时，它以一种结构化的方式排列，使系统能够轻松访问特定记录，而无需扫描整个数据
边缘人工智能如何处理分布式学习？
边缘人工智能通过允许机器学习模型直接在边缘设备上进行训练和更新，从而处理分布式学习，这些边缘设备包括智能手机、物联网设备或边缘服务器。该方法利用边缘上可用的计算能力，而非仅仅依赖于集中式云服务器。其主要理念是将学习过程分散到多个设备上，这些