原因很简单，思考一个问题，如果输入模型的数据有且仅有“hello”这一个信息的时候，模型能输出“world”的可能性微乎其微，因为语言的特点是只有结合上下文信息才能做出准确的预测。模型会输出一个概率分布，表示各个词作为下一个词的概率。（3）Bi-RNN（Bidirectional Recurrent Neural Network）：Bi-RNN 是一种能够同时考虑过去和未来的信息的 RNN 变体模

注意：本文引用自专业人工智能社区Venus AI更多AI知识请参考原站 （[www.aideeplearning.cn]）引言卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FNN），是深度学习的代表算法之一。对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，

WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）是微软开发的技术，让用户能在Windows系统上运行Linux环境。它使用虚拟化技术，提供更好的性能和兼容性。WSL2支持常见的Linux发行版，可以直接运行原生的Linux应用程序。同时，它与Windows系统集成，并支持与Windows的互操作性。这使得开发人员和系统管理员能够在Windows上享受Linux工具和开发环境的

MobileNet系列是由谷歌公司的Andrew G. Howard等人于2016年提出的轻量级网络结构，并于2017年发布在arXiv上。MobileNet系列的特点是模型小、计算速度快，适合部署到移动端或者嵌入式系统中。相较于后期的巨型、难以训练的模型（如Transformer），MobileNet系列在卷积神经网络中是轻量级网络的经典。MobileNet对嵌入式设备非常友好。

在E-step中，我们计算了每个数据点属于每个高斯分布的概率，这个概率可以看作是该数据点对该高斯分布均值更新的权重。例如，我们看到一个红色的圆形水果，我们可能会猜测这有70%的可能是苹果，10%的可能是桃子，20%的可能是梨。继续刚才的例子，如果我们看一个水果，觉得它有70%的可能性是苹果，20%的可能性是梨，10%的可能性是桃子。计算桃子的高斯分布时，它会以10%的“力量”参与。具体来说，每个数

Encoder-Decoder算法是一种深度学习模型结构，广泛应用于自然语言处理（NLP）、图像处理、语音识别等领域。它主要由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。如图1所示，这种结构能够处理序列到序列（Seq2Seq）的任务，如机器翻译、文本摘要、对话系统、声音转化等。图1 编码器-解码器结构文本摘要是一种将长文本压缩成短文本的任务，其中Encoder-Decoder模

注意：本文引用自专业人工智能社区Venus AI更多AI知识请参考原站 （[www.aideeplearning.cn]）引言卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FNN），是深度学习的代表算法之一。对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，

Docker是一个开源的应用容器引擎，可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器或Windows机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。在深度学习开发环境中使用Docker具有很多优势：一致性：Docker可以确保在不同的计算机上运行相同的软件配置，从而避免了"在我的机器上可以运行"这种常见问题。这对于深度学习研究

注意：本文引用自专业人工智能社区Venus AI更多AI知识请参考原站 （[www.aideeplearning.cn]）引言卷积神经网络（CNN）的核心在于其多样化的卷积技术，每种技术针对不同的应用和性能需求有着独特的优势。逐通道卷积和逐点卷积关注单独通道的特征提取和通道间信息的融合。深度可分离卷积结合了这两者，提高了效率。组卷积通过分组处理输入通道来减少参数量，而空间可分离卷积则在不同空间维度