专为生成式AI应用设计的向量数据库

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异常检测能否应用于图数据?
“是的,异常检测确实可以应用于图数据。图数据由节点(代表实体)和边(代表这些实体之间的关系)组成。图数据的结构提供了一个独特的机会,可以基于图内的连接和模式找到异常。这一过程在各种应用中尤为有用,例如识别社交网络中的欺诈行为、检测通信网络中
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神经网络中编码器和解码器有什么区别?
当损失函数的梯度变得过大时,在训练深度神经网络期间发生爆炸梯度问题。当使用大值初始化网络的权重或使用某些激活函数时,通常会发生这种情况。当梯度太大时,模型的权重可能会更新过多,从而导致训练期间的不稳定。 此问题可能导致模型权重中的NaN
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嵌入是如何支持向量搜索的?
嵌入处理多模态数据 (来自不同来源或模态的数据,如文本,图像和音频),通过学习共享表示来捕获跨模态的共同特征,从而具有高方差。例如,在跨模态设置中,可以训练嵌入以将文本和图像映射到统一的向量空间中,其中模态之间的相似性被保留。这允许模型处理
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