theory

Вопрос или проблема Я видел классификационные CNN, которые обучаются на множестве изображений для подмножества меток (т.е. количество изображений >> количество меток), однако, возможно ли использовать CNN, когда количество изображений равно количеству меток?

Вопрос или проблема Я изучал теорию и практику RL, и одна часть, которую мне трудно понять, — это связь между практической функцией loss и теоретической целью/градиентом цели. Как мы можем вывести одно из другого? Возможно, это будет легче понять на примерах

Вопрос или проблема Мы используем данные за целый год для предсказания определенной целевой переменной. Модель работает как данные – OneHot кодирование категориальных переменных – MinMaxScaler – PCA (для выбора подмножества из 2000 компонентов из 15к) –

Вопрос или проблема Circom — это язык схем, способный генерировать доказательства нулевых знаний, которые включают некоторые входные и выходные сигналы. У меня есть вопрос: если все входные и выходные сигналы во время генерации доказательства нулевых

Вопрос или проблема Исходя из вопросов ниже, я пришёл к выводу, что ReLu требует меньше вычислительных ресурсов и лучше справляется с разреженностью. Почему ReLU используется в качестве функции активации? Почему ReLU лучше других функций активации