1. 深度学习
深度学习是一种机器学习技术，其核心是神经网络。深度学习模型的训练需要大量的数据和计算资源，但是可以获得更好的效果。在深度学习中，常用的神经网络结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
2. 神经网络
神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，其主要由神经元和连接组成。神经网络可以完成分类、回归、聚类等任务。常用的神经网络结构包括感知机、多层感知机、自编码器等。
3. 数据增强
数据增强是一种常用的数据预处理技术，可以通过对原始数据进行旋转、翻转、缩放等操作，生成更多的训练数据，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。
4. 迁移学习
迁移学习是指将已经训练好的模型应用于新的任务中，从而提高新任务的效果。迁移学习可以通过微调、特征提取等方式实现。
5. 对抗训练
对抗训练是一种防御对抗样本攻击的技术，其核心思想是在训练过程中，引入对抗样本，从而使得模型对于对抗样本的鲁棒性更强。
本文介绍了几种常用的AI高级技巧，包括深度学习、神经网络、数据增强、迁移学习和对抗训练等。通过学习这些技巧，读者可以更好地理解AI技术的应用和发展趋势，提高AI应用的效果。
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