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2026/7/23 02:25:30
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图像分类是 CV 基础任务,判断图像所属类别。CNN 出现前依赖人工设计特征,效率低下。AlexNet 首次在竞赛中大幅超越传统方法,开启深度学习时代。如今 ResNet、Vision Transformer 等模型在分类任务接近甚至超越人类水平。
支持向量机(SVM)寻找最优分类超平面,最大化类别间隔,泛化能力优秀,适合高维小样本数据。通过核函数处理非线性问题,早期在文本分类、图像识别中表现突出。虽被深度学习超越,仍在轻量化任务中高效可用。
LSTM 即长短期记忆网络,是改进型 RNN,通过门控机制控制信息流动。遗忘门、输入门、输出门协同工作,选择性保留或丢弃信息,有效解决长序列梯度消失问题。LSTM 广泛用于机器翻译、语音识别、股市预测等任务,是序列建模重要突破。
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