✅ **语法结构合理**（“卧虎”与“藏龙”并列），但因李安导演的电影《卧虎藏龙》（*Crouching Tiger, Hidden Dragon*）而广为人知，多用于**文艺作品标题或特殊语境**。- **《现代汉语词典》（第7版）**：仅收录 **“藏龙卧虎”**。- “藏龙卧虎”使用频率 **高于** “卧虎藏龙”约 **3倍**。2. **艺术表达**：**卧虎藏龙**可增强文采（如标题、

**维度** | **AI（Artificial Intelligence）** | **AIGC（AI Generated Content）** | **AGI（Artificial General Intelligence）** || **本质** | 广义的智能系统 | **AI的子集**，专注内容生成 | AI的终极形态 |> - **AI** 是覆盖所有智能系统的**超集**（如机器学习

/ 允许访问父类 protected 成员}} // 子类不可访问<x-preset class="no-tts reference-tag disable-to-doc" data-index="1">1</x-preset><x-preset class="no-tts reference-tag disable-to-doc" data-index="4">4</x-preset>• 定义：

**算力不足**：20世纪80年代的计算机性能有限，尤其是缺乏并行计算能力（如GPU未普及），而多层神经网络的计算复杂度随层数呈指数级增长。- **支持向量机（SVM）的兴起**：1990年代，SVM等基于统计学习理论的方法在分类任务中表现优异，且理论解释性强，吸引了学术界和工业界的注意力，导致神经网络研究进入第二次“寒冬”。- **研究方向的分散**：20世纪80-90年代，AI领域更关注符号主

// 外部可读，仅类内可修改<x-preset class="no-tts reference-tag disable-to-doc" data-index="4">4</x-preset>} // 构造或初始化时可设值<x-preset class="no-tts reference-tag disable-to-doc" data-index="5">5</x-preset>• get：定义读

• 深度学习模型：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、自注意力机制（Self-Attention）、图神经网络（GNN）、变压器模型（Transformer）、协同过滤、矩阵分解、隐语义模型（LSA）、神经协同过滤（NCF）、自编码器、混合推荐系统等。基于深度学习的个性化推荐系统是利用深度学习技术，根据用户的行为和偏好，向用户推荐最相关的内容或商品的系统。•

• 特征增强：是一种常用的数据处理方法，通过对原始数据进行一系列操作和变换，从而提取出更具代表性和区分性的特征，增强数据的表达能力和分类效果。特征增强的方法主要包括数据预处理、特征选择、特征提取和特征构建等步骤。• 数据增强：是指通过对原始数据进行一系列变换和处理，生成新的数据样本，以扩充训练数据集的方法。在深度学习领域，数据增强被广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等任务中，能够有效提升模型的

其中，小批量梯度下降结合了批量梯度下降和随机梯度下降的优点，既能够降低内存占用，又能够加速计算和提高训练稳定性。因此，在神经网络的训练中，通常采用小批量梯度下降方法，并选择合适的BatchSize来实现更好的训练效果。Batch，字面意思是“批量”，在深度学习中指的是在一次迭代（Iteration）中用于训练模型的一组样本。这能够显著提高模型的训练速度。在深度学习中，Batch是一个至关重要的概念

欠拟合则是指模型在训练集和测试集上都表现不佳的情况，这通常是由于模型复杂度不足或训练不充分导致的。每次迭代时，都会将一批图像数据输入到模型中，计算模型的输出并与真实标签进行比较，然后根据损失函数计算损失值。基于深度学习的猫狗识别是计算机视觉领域中的一个经典问题，它主要利用深度学习技术来训练和构建模型，以便能够自动区分和识别图像中的猫和狗。通过不断优化模型架构和训练策略，我们可以进一步提高模型的识别

• 深度学习模型：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、自注意力机制（Self-Attention）、图神经网络（GNN）、变压器模型（Transformer）、协同过滤、矩阵分解、隐语义模型（LSA）、神经协同过滤（NCF）、自编码器、混合推荐系统等。基于深度学习的个性化推荐系统是利用深度学习技术，根据用户的行为和偏好，向用户推荐最相关的内容或商品的系统。•