深度学习技术概览
深度学习是机器学习的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，实现从数据中自动学习和提取特征。以下是一些深度学习领域常用的技术：
常用技术
- 神经网络架构：如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。
- 优化算法：如随机梯度下降（SGD）、Adam优化器等。
- 数据预处理：包括归一化、标准化、数据增强等。
- 模型评估：如准确率、召回率、F1分数等。
图像识别
- 卷积神经网络（CNN）：擅长图像识别和分类任务。
- 迁移学习：利用在大型数据集上预训练的模型，提高模型在小数据集上的性能。
自然语言处理
- 循环神经网络（RNN）：适用于处理序列数据，如语言模型、机器翻译等。
- 长短期记忆网络（LSTM）：RNN的一种变体，能够学习长期依赖关系。
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