Cnn (卷积神经网络) 和gan (生成对抗网络) 是神经网络架构，但它们用于不同的目的。Cnn主要用于特征提取和分类任务，而gan则用于生成类似于训练数据集的新数据。Cnn使用卷积层来识别图像中的模式，使其适用于图像识别和分割等任务。例如，CNN可以对MNIST数据集中的手写数字进行分类。另一方面，gan由两个网络组成: 生成器和鉴别器。生成器创建合成数据，鉴别器评估其真实性。Gan通常用于图像生成，超分辨率和样式转换等任务。与cnn不同，gan专注于创建而不是分析数据。
最佳的运动跟踪系统用于物体检测是什么？
继续阅读
在神经网络中，超参数是什么？
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
深度学习中的消失梯度问题是什么？
“消失梯度问题是训练深度神经网络时遇到的一项挑战，特别是当这些网络层数较多时。在应用反向传播算法更新模型权重时，梯度是基于损失函数计算的。在深度网络中，当这些梯度通过每一层反向传播时，它们可能会变得指数级地变小。因此，网络的下层接收到的梯度
GROUP BY 子句在 SQL 中是如何工作的？
SQL中的GROUP BY子句用于根据一个或多个列将数据聚合为摘要行。它将结果集按指定列中的每个唯一值组织成组。当您想对这些组执行聚合函数（如COUNT、SUM、AVG、MAX或MIN）时，这一点尤为重要。通过对数据进行分组，您可以生成总结