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机器学习与深度学习

在机器学习中，经验通常以数据的形式存在，系统通过分析这些数据，构建出能够对新数据进行预测或决策的模型。深度学习则是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络，尤其是深度神经网络，通过多层次的非线性变换，从大规模数据中学习复杂的特征表示。卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的突破性表现，循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）在序列数据处理上的优势，以及Transformer架构在自然语言处

#mybatis
机器学习与深度学习

在机器学习中，经验通常以数据的形式存在，系统通过分析这些数据，构建出能够对新数据进行预测或决策的模型。深度学习则是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络，尤其是深度神经网络，通过多层次的非线性变换，从大规模数据中学习复杂的特征表示。卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的突破性表现，循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）在序列数据处理上的优势，以及Transformer架构在自然语言处

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