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2026/7/24 13:59:44
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支持向量机寻求最优分类超平面,最大化类别间隔,泛化能力强。适用于高维小样本场景,可通过核函数处理非线性问题。SVM 在文本分类、图像识别早期表现优异。虽被深度学习超越,仍在轻量化任务中高效实用。
循环神经网络(RNN)适合处理文本、语音、时间序列等顺序数据,通过记忆单元保留历史信息,捕捉时序依赖。但传统 RNN 在长序列中易出现梯度消失问题,难以有效建模长期依赖。因此在实际应用中常被改进型结构替代。
目标检测同时完成目标定位与类别识别,常用框架包括 Faster R-CNN、YOLO、SSD 等。两阶段模型精度更高,一阶段模型速度更快,适合实时系统。目标检测广泛用于自动驾驶、工业质检、安防监控,是机器感知环境的核心能力。
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