2024-03-15 20:24 回答问题

理解： 深度学习通过对大量样本数据的学习，其可以自动地对数据进行筛选，自动提取数据的高维特征。这与过去需要我们自己提取特征的以特征工程为基础的传统机器学习算法有很大不同。由于学习的能力和深度都比传统的机器学习算法强，并且由于理论的发展（尤其是通用近似定理universal approximation theorem），证明了其强大的函数拟合能力。很多判别，问题其实最后都可以抽象成为一个函数拟合的问题，这种层面上的匹配使得深度学习具有很宽的应用场景，比如图像识别，NLP，系统控制。   未来可能的发展趋

2024-03-13 20:44 回答问题

关于智能互联网的理解.md 技术组-第一次作业-2022300084