深度学习面试常见术语
在深度学习领域，面试时经常会遇到一些专业术语。掌握这些术语可以帮助你更好地理解问题，并展示你的知识和经验。在本文中，我们将介绍一些常见的深度学习术语，以及它们的定义、应用场景和代码示例。
1. 神经网络 (Neural Network)神经网络是机器学习算法的一种，模仿了生物体中的神经系统。它由多层感知器（Perceptron）组成，每个感知器都有输入、权重和输出。
定义：一个包含多个感知器的计算模型，每个感知器都有输入、权重和输出。
应用场景：图像分类、自然语言处理等。
代码示例：
2. 卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)卷积神经网络是一种特定类型的神经网络，主要用于图像处理和计算机视觉。
定义：一种使用卷积层和池化层的神经网络，用于提取图像中的特征。
应用场景：图像分类、目标检测等。
代码示例：
3. 循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN)循环神经网络是一种用于处理序列数据的神经网络。
定义：一种使用递归结构的神经网络，用于处理时间序列或序列数据。
应用场景：自然语言处理、时间序列预测等。
代码示例：
4. 自编码器 (Autoencoder)自编码器是一种用于压缩和重构数据的神经网络。
定义：一种使用编码层和解码层的神经网络，用于压缩和重构数据。
应用场景：图像压缩、自然语言处理等。
代码示例：
5.Attention机制
注意力机制是一种用于关注特定信息的神经网络。
定义：一种使用注意力权重的神经网络，用于关注特定信息。
应用场景：自然语言处理、图像分类等。
代码示例：
6. Batch Normalization
批量标准化是一种用于标准化数据的神经网络。
定义：一种使用批量标准化层的神经网络，用于标准化数据。
应用场景：图像分类、自然语言处理等。
代码示例：
7. Dropout
丢弃是一种用于防止过拟合的神经网络。
定义：一种使用丢弃层的神经网络，用于防止过拟合。
应用场景：图像分类、自然语言处理等。
代码示例：
8. Residual Connection
残差连接是一种用于简化神经网络的结构。
定义：一种使用残差连接层的神经网络，用于简化结构。
应用场景：图像分类、自然语言处理等。
代码示例：
9. Transfer Learning
转移学习是一种用于利用预训练模型的神经网络。
定义：一种使用预训练模型的神经网络，用于转移知识。
应用场景：图像分类、自然语言处理等。
代码示例：
10. Generative Adversarial Network (GAN)生成对抗网络是一种用于生成新样本的神经网络。
定义：一种使用生成器和判别器的神经网络，用于生成新样本。
应用场景：图像生成、自然语言处理等。
代码示例：
这些是常见的神经网络结构和概念，希望能
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