深度学习包含一系列算法，包括用于图像处理的卷积神经网络 (cnn)，用于顺序数据的递归神经网络 (rnn) 以及用于语言理解等任务的转换器。每一种都有适合各种应用的特定优势。深度学习的研究领域包括生成模型，如gan和vae，用于创建逼真的图像、视频或音频。强化学习是另一个领域，专注于训练代理通过试验和错误做出决策，并在游戏和机器人技术中应用。另一个重要的研究领域是可解释性。随着深度学习模型变得越来越复杂，了解其决策过程对于医疗保健、金融和其他敏感领域的应用至关重要。注意力机制和模型可解释性等技术正在积极探索中。
学习深度学习的最佳资源有哪些？
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机器学习是如何改善零售行业的？
计算机视觉通过分析图像或视频流来检测个人防护装备 (PPE)，以确保工人遵守安全协议。在头盔、手套和背心等PPE类型的数据集上训练的模型可以识别工人是否穿着所需的装备。
像YOLO或Faster r-cnn这样的深度学习模型用于实时检测，
零-shot学习是如何处理没有标记数据的任务的？
Zero-shot learning (ZSL) 是一种允许模型执行任务而无需对这些任务进行明确训练的方法。在文本分类中，这意味着模型可以将文本分类为在训练阶段没有看到的类别。这种方法对于获得标记数据困难、耗时或昂贵的场景特别有益。例如，如
什么是分布式文件系统？
分布式数据库通过两种主要策略来管理网络分区和数据一致性：共识协议和一致性模型。当发生网络分区时，数据库的某些部分可能会变得孤立，从而导致存储在不同节点之间的数据可能出现不一致。为了解决这个问题，采用了Raft或Paxos等共识协议。这些协议