2. RNN，即循环神经网络
时间序列、文本或音频可以通过循环神经网络 (RNN) 进行处理，这种网络专门用于处理顺序数据，并能记忆先前的输入。长期依赖关系可以通过 LSTM 和 GRU 等变体捕获，这些变体可解决梯度消失问题等问题。它们可用于预测、语言翻译和语音识别活动。
3.迁移学习
迁移学习通过将先前学习的模型用于新的相关任务来节省时间和金钱。对于特定应用，使用较小的数据集来完善预训练模型的学习特征。这种方法降低了过度拟合的可能性，对于数据较少的任务（例如医学成像或自然语言处理）尤其有用。
4. GAN，即生成对抗网络
在生成对抗网络 (GAN) 中，鉴别器和生成器相互竞争，以生成 华人澳洲数据 逼真的数据。为了提高两者的性能，鉴别器评估生成数据的可靠性，而生成器则创建合成数据。GAN 的应用包括数据增强、深度伪造和图像创建。
深度学习的挑战
尽管深度学习非常强大，但它也有局限性：
数据要求：。
计算成本：模型训练需要大量资源，如 GPU 或云基础设施。
过度拟合：正则化技术是必要的，因为模型在训练数据上可能表现良好，但在看不见的数据上表现不佳。
设计有效的方法需要了解这些挑战。