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我们首先捋清楚下面四个。AR(自回归)模型是一种仅使用过去观测值来预测未来观测值的模型。它基于一个假设,即当前观测值与过去观测值之间存在一种线性关系,可以用来描述时间序列数据的自相关性。AR模型的阶数表示过去的观测值对当前观测值的影响程度,例如AR(1)表示只考虑一个过去观测值的影响。MA(移动平均)模型是一种把一个时间序列看作是过去若干期噪声的加权平均,即当前的观察值是由过去的白噪声通过一定的线

在神经网络中,残差连接和跳跃连接是两个重要的概念,它们被广泛应用于解决梯度消失、信息丢失等问题,提升了深度神经网络的性能。残差连接通过引入捷径连接和残差学习机制,使得网络能够更轻松地训练,并在计算机视觉任务中取得显著成果。跳跃连接允许信息更自由地流动,并保留了输入数据中的细节和语义信息。它的设计使得信息更容易传播到后面的层次,避免了信息丢失。通过求和操作或拼接操作,跳跃连接将输入数据直接添加到网络

2026年AI工程师面试风向突变,从模型调参转向工程落地。

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