深度学习与神经网络 🤖

深度学习是机器学习领域的重要分支，通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式。常见的模型包括：

  • 卷积神经网络 (CNN)：适用于图像识别
  • 循环神经网络 (RNN)：处理序列数据（如文本、时间序列）
  • Transformer：基于自注意力机制的模型，广泛用于自然语言处理
深度学习_神经网络

强化学习算法 🎯

强化学习通过试错机制让模型在动态环境中学习最优策略，核心概念包括：

  • Q-learning：基于状态-动作值函数的算法
  • Deep Q-Network (DQN)：结合深度学习的Q-learning变体
  • Policy Gradient：直接优化策略的随机优化方法
强化学习_算法

迁移学习与模型优化 🚀

迁移学习通过复用预训练模型加速新任务的学习，典型应用有：

  • 领域适应 (Domain Adaptation)
  • 微调 (Fine-tuning)
  • 模型蒸馏 (Model Distillation)

可访问 机器学习概述 了解基础概念。

图像生成与对抗网络 🖼️

生成对抗网络 (GAN) 通过生成器与判别器的博弈生成高质量图像，包括：

  • DCGAN：深度卷积生成对抗网络
  • StyleGAN：专注于生成高质量人脸图像
  • CycleGAN：实现图像风格转换
图像生成_对抗网络

常见问题与解决方案 ❓

问题 解决方案
模型过拟合 使用Dropout、正则化或数据增强
训练效率低 采用分布式训练或优化算法（如Adam）
数据标注成本高 应用半监督学习或自监督学习

点击 了解更多 深入阅读相关技术细节。