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预训练模型如何从自监督学习中受益？
预训练模型通过自监督学习利用大量未标记的数据来提高对数据中模式和特征的理解。自监督学习涉及从数据本身创建标签，这使得模型可以在没有大量手动标注的情况下进行训练。例如，在自然语言处理领域，模型可以仅基于前面的单词来学习预测句子中的下一个单词，
密集层和稀疏层之间有什么区别？
“稠密层和稀疏层是神经网络中使用的两种层，主要通过它们处理数据和管理权重的方式来区分。稠密层，也称为全连接层，将前一层中的每个神经元与当前层中的每个神经元相连接。这意味着每个输入都直接与每个单元相连，从而形成一个完整的权重矩阵。相反，稀疏层
数据湖在大数据中的作用是什么？
数据湖在大数据生态系统中扮演着至关重要的角色，为大量结构化、半结构化和非结构化数据提供了一种灵活且可扩展的存储解决方案。与要求在存储前对数据进行组织的传统数据库不同，数据湖允许组织以原始形式存储数据。这意味着开发人员可以快速从各种来源（如日