前馈神经网络 (fnn) 是最基本的神经网络类型，其中数据沿一个方向流动: 从输入层，通过隐藏层，再到输出层。前馈网络中没有循环或环路，每个输入都是独立处理的。这种类型的网络通常用于分类或回归等任务。
另一方面，递归神经网络 (rnn) 在网络中具有循环，允许信息从一个步骤传递到下一个步骤。这种循环连接允许网络处理数据序列，使rnn成为语音识别、语言建模和时间序列预测等任务的理想选择。
关键区别在于fnn将输入作为独立实例进行处理，而rnn旨在捕获序列内的时间依赖性和关系。
神经网络中的模型剪枝是什么？
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可解释人工智能中公平性的意义是什么？
显着性映射是可解释AI (XAI) 中使用的一种技术，可帮助开发人员了解机器学习模型如何进行预测。具体来说，它突出显示了对确定模型输出最有影响的输入区域。例如，当应用于图像分类任务时，显著图显示神经网络在做出决策时关注图像的哪些部分。这种视
在卷积神经网络（CNN）中，池化层的作用是什么？
一些工具可以帮助可视化神经网络架构，使开发人员和研究人员更容易理解和调试他们的模型。一些流行的工具包括TensorBoard、Netron和Keras-Visualizer。
与TensorFlow集成的TensorBoard提供了一套可
什么是余弦相似度，它是如何与嵌入一起使用的？
嵌入可能对噪声数据敏感，因为它们捕获输入数据中可能包括不相关或错误信息的模式。然而，它们对噪声具有一定的鲁棒性，这取决于它们是如何被训练的。例如，在训练期间，嵌入可以从大型语料库中学习可概括的模式，这可以帮助平滑一些噪声。
在处理噪声数据