cifar10數(shù)據(jù)集與minst數(shù)據(jù)集的區(qū)別？cifar10數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)傳輸速率為1200，MINST數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)傳輸速率為1300。不同的是數(shù)據(jù)傳輸速率不同很好的問題?？梢钥隙ǖ氖?，人工智能完全可以

cifar10數(shù)據(jù)集與minst數(shù)據(jù)集的區(qū)別？

cifar10數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)傳輸速率為1200，MINST數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)傳輸速率為1300。不同的是數(shù)據(jù)傳輸速率不同

很好的問題。可以肯定的是，人工智能完全可以實(shí)現(xiàn)垃圾分類，但它并不是在混合垃圾分類中，而是不是按分類收集垃圾，每個家庭都可以支付一定的費(fèi)用。

人工智能可以實(shí)現(xiàn)智能垃圾分類嗎？

1. 工業(yè)中的大型模型基本上都是logistic區(qū)域和線性區(qū)域，因此SGD和lbfgs的理解是非常重要的，并行推導(dǎo)對于理解LR是如何并行的是非常重要的

2。其次，常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如SVM、gbdt、KNN等，應(yīng)該了解其原理，能夠在壓力下快速響應(yīng)。算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適應(yīng)場景應(yīng)該基本清楚

3基本算法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)應(yīng)該熟練，鏈表二叉樹，快速行合并，動態(tài)收益等

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過用戶設(shè)計的損失融合（分類往往是交叉的）計算實(shí)際標(biāo)簽和預(yù)測標(biāo)簽之間的差異，采用梯度反向傳播使損失最小化，更新卷積核參數(shù)，生成新的預(yù)測值。重復(fù)此過程，直到培訓(xùn)結(jié)束。