新闻中心 
-
01-22探究RNN、LSTM和GRU的概念、区别和优劣在时间序列数据中，观察之间存在依赖关系，因此它们不是相互独立的。然而，传统的神经网络将每个观察看作是独立的，这限制了模型对时间序列数据的建模能力。为了解决这个问...
-
01-22了解对抗性机器学习：攻击与防御的全面解析数字攻击是数字时代不断增加的威胁之一。为了对抗这种威胁，研究者们提出了对抗性机器学习的技术。这种技术的目标是通过使用欺骗性数据来欺骗机器学习模型。对抗性机器学习...
-
01-22最大似然法和损失函数优化的不同模型的最大似然是指在给定观察数据的情况下，通过调整模型参数使得观察数据出现的概率最大化。最大似然是一种统计方法，通过最大化似然函数来估计模型参数。似然函数衡量了...
-
01-22NLP领域中的话题建模技术主题建模是自然语言处理（NLP）中一种用于从大规模文本数据中提取主题的技术。它的目标是识别文档中的词语和短语，并将其组织成有意义的主题，以帮助我们更好地理解文档...
-
01-22BI-LSTM: 无遗漏长短期记忆网络的解释及分析双向长短期记忆（bi-LSTM）是一种神经网络结构，能够同时处理序列数据的向后和向前信息。在双向中，输入在两个方向上流动，常规LSTM只能沿一个方向流动，而BI...
-
01-22ResNet简介及其独特之处ResNet是一种CNN，用于解决深度网络中的梯度消失问题。它的架构允许网络学习多层特征，避免陷入局部最小值。为什么要使用ResNet？深度神经网络的层数增加可...
