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需要大量的注释数据；难以在标准测试集外取得良好表现；对于数据的微小变化尤为敏感。即便深度学习已经在诸多领域得到广泛应用，但这三大缺陷也成为了深度学习仍旧无法完全胜任自动驾驶、医疗诊断等“敏感”任务的致命弱点。他们认为，难以处理“组合爆炸问题”正是深度神经网
Google和OpenAI联合发布了Activation Atlas，终于将神经网络图像分类的“黑匣子”用可视化的方式表示出来了！AI的世界真是神奇！近日，谷歌与OpenAI共同创建了Activation Atlases，这是一种可视化神经元之间相互作用的
一个关于计算机如何学习的新理论的蓝图正在形成，其影响甚至比登月更大！研究人员正试图解释神经网络工作原理，并保证如果以规定的方式构建一个神经网络，它就能够执行特定的任务。深度学习需要更多的理论！这是学术界的一个共识。神经网络十分强大，但往往不可预测。现在，谷
深度学习深度学习是人工智能最重要的部分，它需要大量的数据，并为任何问题提供解决方案。深度学习是机器学习的一部分，但由于高计算能力和数据的可用性，现在它在人工智能领域占有重要地位。神经网络是一种受人脑工作启发而建立的数学模型。该模型为神经网络研究划分为两种方
天气预报对天气进行建模通常是一个非常复杂的主题，需要深入理解物理，数学和现代计算。天气预报的基础依赖于Navier-Stokes方程 - 通过将牛顿第二运动定律应用于流体运动而产生的三个简单微分方程。这些方程式涉及动量守恒。虽然方程式可能很简单，但解决它们
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