人工神经网络 (ann) 是现代人工智能的基石，使系统能够根据数据学习和做出决策。受人脑结构的启发，ann由组织成层的互连节点 (神经元) 组成。每个神经元处理输入，应用激活函数，并将输出传递到后续层。这种体系结构允许ann近似复杂的函数并解决跨域的问题。Ann在图像识别、语音处理和自然语言理解等任务中特别有效。例如，卷积神经网络 (cnn) 专注于视觉数据，而递归神经网络 (rnn) 处理顺序数据，如时间序列或文本。通过使机器能够学习模式和关系，ann为许多AI应用程序提供动力，从聊天机器人到自动驾驶汽车。
最可靠的图像分割算法是什么？
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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
在信息检索中，什么是密集向量？
搜索引擎通过使用诸如拼写校正、模糊匹配和查询扩展之类的技术来处理查询中的拼写错误。拼写校正算法会根据词典或用户历史记录自动检测并建议可能拼写错误的单词的正确拼写。
模糊匹配允许搜索引擎找到与拼写错误的单词接近的术语的近似匹配。例如，搜索
深度确定性策略梯度（DDPG）是什么？
强化学习 (RL) 是自动驾驶系统开发的关键组成部分。RL的核心是使车辆能够通过根据环境反馈做出决策来学习如何在复杂的环境中导航，通常以奖励或惩罚的形式。例如，RL算法可以通过奖励自动驾驶汽车的安全驾驶行为来控制自动驾驶汽车，例如与其他车辆