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# System prepended metadata

title: 人工智能

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[TOC]

# 人工智能

## 目标检测结果精确度的度量



## 前向传播和反向传播的实现过程

前向传播:从输入数据开始，通过一系列的计算逐层传递，最后得到模型的预测输出
反向传播：用于根据模型的预测输出和实际标签之间的误差，更新网络的权重和偏置，以使模型的预测逐渐接近实际标签。反向传播通过链式法则计算梯度，从输出层向输入层逐层传播，以便根据梯度更新模型参数。


## 针对这个项目，你对YOLO算法进行了哪些优化手段？


## 怎样解决梯度消失和梯度爆炸的问题
梯度消失：在反向传播过程中，梯度逐层递减，更新权重几乎没有什么影响，使用激活函数
梯度爆炸：梯度逐层增加，导致权重更新过大，甚至溢出


## 你最近看过哪些论文？有什么理解？

## 说一下你对深度学习的理解
深度学习是一种机器学习方法，通过构建多层神经网络并从大量数据中自动学习特征，实现对复杂模式和信息的识别与解释。它模仿人脑的工作方式，通过逐层的数据变换和权重调整，实现了在图像、语音、自然语言等领域的出色表现。