“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

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

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