高斯核属于支持向量机常用的核函数。

深度学习模型的训练时间通常比传统机器学习模型短。

常见的分类器包括支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）等。

针对业界成熟大模型，开展全方位验证测试，形成选型建议。基于统一汇聚样本，开展行业大模型训练验证，推进自主构建、训练调优、迭代优化，探索大模型建设模式。

梯度下降法需要确定合适的迭代步长。

空洞卷积通过在标准卷积核中引入间隙来增加接受字段，而无需增加参数数量或使用池化层。

以ChatGPT为代表的生成式人工智能爆发式发展，引领新一轮科技革命和产业变革，推动新模式新业态加速涌现。

当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解。

激活函数在神经网络中的作用是：通过转换输入的加权总和来确定神经元的输出。激活函数使神经网络能够对复杂的关系进行建模，引入非线性，并促进训练过程中的学习和收敛。

循环神经网络是一种深度学习模型，主要应用于图像和视频等二维数据的处理。