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对比学习在自监督学习中是如何工作的？
对比学习是一种自监督学习技术，通过从数据本身的结构中学习来提升机器学习模型的性能，而无需标注的示例。其核心思想是教会模型区分相似和不相似的数据点。通常是通过创建数据实例对，然后训练模型使相似实例在学习的嵌入空间中更靠近，同时使不相似实例远离
深度学习是如何处理数据中的噪声的？
深度学习通过多种策略处理数据中的噪声，以增强模型的鲁棒性和提高预测准确性。数据中的噪声可以来自许多来源，例如测量误差、环境因素或人类行为的变异。深度学习模型旨在从数据中学习模式和表示，因此如果不加以处理，显著的噪声可能会导致性能不佳。像数据
向量搜索与最近邻搜索有什么关系？
精确向量搜索通过使用相似性或距离度量将查询向量与数据集中的每个向量进行详尽比较来查找查询向量的真正最近邻居。这保证了最准确的结果，但在计算上可能是昂贵的，特别是对于大型数据集或高维向量，因为比较的数量随数据集大小线性增长。
相反，近似向量