Question

在神经网络中常用的技术有哪些？

Answer 1

神经网络中常用的技术包括：
1. 激活函数：用于增加网络的非线性能力，常见的激活函数有sigmoid、ReLU、tanh等。

2. 损失函数：用于衡量模型预测值与真实值之间的差距，常见的损失函数有均方误差、交叉熵等。

3. 优化算法：用于更新网络参数，使得损失函数最小化，常见的优化算法有梯度下降、Adam、RMSprop等。

4. 正则化：用于防止过拟合，常见的正则化方法有L1、L2正则化、dropout等。

5. 批归一化：用于加速网络训练和提高模型的泛化能力。

6. 卷积神经网络：用于处理图像、语音等数据，具有局部连接和权值共享的特点。

7. 循环神经网络：用于处理序列数据，具有时间依赖性和记忆能力的特点。

8. 注意力机制：用于提高网络对重要信息的关注度，常用于自然语言处理和计算机视觉任务中。

9. 迁移学习：用于利用已有的模型在新任务上进行快速训练和预测。