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循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）：掌握处理序列数据的RNN和LSTM。生成对抗网络（GAN）：了解GAN在图像生成、风格迁移等方面的应用。三、AI工具与平台使用 AI开发平台 TensorFlow：学习如何使用TensorFlow进行深度学习模型的构建、训练和部署。PyTorch：掌握PyTorch的灵活性和动态计算图特性，用于快速...
综上所述，通过ARIMA模型结合时间窗口的检测方法，我们在网络流量时间序列异常值识别问题上找到了一种有效且准确的解决方案。此外，探索诸如LSTM、RNN等深度学习技术在时间序列分析中的应用，以及利用Copulas、聚类方法和综合预测模型，进一步丰富了我们处理时间序列数据的工具集，从而能够更好地满足不同应用场景...
pytorch基本函数：学生将了解并熟练使用pytorch中的常用函数，为深度学习项目打下坚实基础。visdom可视化：学习利用visdom工具进行数据可视化，有助于理解模型训练过程和结果。神经网络结构理解：通过实战案例，深入理解多种网络结构，如ResNet18、RNN、LSTM等。丰富的实战内容：涵盖从基本的回归案例到复杂的时间...
在电信天翼数字生活科技的数分二面中，面试者经历了两轮深度考察。第一轮面试历时40分钟，主要关注基础技术和理论知识，包括自我介绍、转行动机、线性回归和逻辑回归的运用、sigmoid函数的讨论、LR与线性回归的区别、异常值处理方法、RF与GBDT的区分、L1和L2正则化的理解、以及LSTM与RNN的区别，以及Python数据...
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张3
发布于 2025-07-26
