深度信念网络（DBN）是一种人工神经网络，由多个层次的随机潜变量组成。它主要由几层堆叠在一起的限制玻尔兹曼机（RBM）构成，每一层学习以不同的抽象层次来表示数据。DBN的主要目的是从输入数据中提取复杂特征，使其适合用于分类、回归和降维等任务

“视觉-语言模型（VLMs）通过利用视觉和文本信息来处理预测中的上下文，从而创造了对输入数据的统一理解。这些模型的核心在于分析和整合图像的特征与相关文本。这样的双重输入使模型能够形成内容的连贯表示，这对诸如图像标题生成、视觉问答和跨模态检索

情感分析是一种用于数据分析的方法，用于确定一系列词汇背后的情感基调。它涉及处理文本数据，将情感分类为正面、负面或中性。这种技术在理解客户意见、反馈和社交媒体互动方面特别有用。通过利用自然语言处理(NLP)，算法分析文本以识别表达的情感。例如