深度学习的模型有哪几种?
一、前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）基本概念：前馈神经网络是最简单的深度学习模型，信息沿一个方向流动。应用领域：适用于分类和回归任务。优点与局限：实现简单但可能存
有哪些常用的神经网络模型?
一、前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）基本概念：简单的多层结构，数据从输入层到输出层单向流动。应用领域：基本的分类和回归问题。二、卷积神经网络（Convolutio
NLP究竟能有哪些应用场景?
一、聊天机器人基本概念：基于NLP的聊天机器人能理解并回应人类语言。应用领域：客户服务、个人助理、教育培训。二、情感分析基本概念：通过分析文本来判断作者的情感态度。应用领域：市场调查、产品评论分析、舆
行为识别常用哪种特征提取?
一、时间域特征提取基本概念：分析信号在时间维度上的特性。常用方法：均值、方差、偏度、峰度等。适用场景：简单动作识别、姿态分析。二、频率域特征提取基本概念：分析信号在频率维度上的分布。常用方法：傅里叶变
LSTM的优点和缺点?
一、LSTM的优点1、长序列依赖处理能力通过门控机制，LSTM能够学习并记忆长期依赖关系，解决普通RNN难以捕捉长序列的问题。2、防止梯度消失问题LSTM的设计结构有助于保持梯度流，有效解决传统RNN
