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在机器学习中,嵌入是什么?
嵌入被称为 “密集表示”,因为用于表示数据点 (如单词,图像或文档) 的向量是紧凑的,并且在每个维度都包含有意义的信息。与稀疏表示不同,稀疏表示只有几个维度包含非零值 (如独热编码),密集嵌入具有遍布所有维度的非零值,从而允许它们捕获更复杂
自监督学习与监督学习有什么不同?
自监督学习和监督学习是训练机器学习模型的两种不同方法。它们的主要区别在于如何利用标记数据。在监督学习中,模型是在带有标记示例的数据集上进行训练的,这意味着每个输入数据点都与一个目标输出配对。例如,如果您正在构建一个图像分类模型来识别猫和狗,
在联邦学习中,什么是安全聚合?
“联邦学习中的安全聚合是一种旨在保护个别参与者隐私的技术,同时仍允许其贡献改善共享模型。在联邦学习中,多个设备或客户端协同训练机器学习模型,而无需彼此或共享给中央服务器原始数据。安全聚合确保服务器能够从客户端计算聚合更新,而无法看到单个更新