复试专业前沿问题问答合集7-2——神经网络与强化学习_复试问及卷积神经网络

复试专业前沿问题问答合集7-2——神经网络与强化学习

神经网络与强化学习相关的基础知识问答

Q1: 什么是人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）？

A1: 人工神经网络是一种模仿生物神经网络行为的计算模型，由大量相互连接的人工神经元组成。每个神经元接收输入，根据激活函数处理这些输入，然后产生输出。神经网络通过学习输入和输出之间的映射关系来解决复杂问题。

使用范围: 应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、游戏和医疗诊断等领域。

注意事项: 神经网络需要大量的数据进行训练，并且可能面临过拟合和梯度消失或爆炸的问题。

Q2: 什么是深度学习（Deep Learning）？

A2: 深度学习是机器学习的一个分支，它使用多层（深层）的神经网络来学习数据的高层次特征。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在处理图像、视频和序列数据方面特别有效。

使用范围: 应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别和自动驾驶等复杂任务。

注意事项: 深度学习模型通常需要高性能的计算资源，并且训练过程可能需要较长时间。