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对比学习和自监督学习如何协同工作?
对比学习和自监督学习是机器学习中密切相关的概念,通常协同工作以提高模型性能,而不依赖于标记数据。自监督学习是一种训练方法,模型通过自身数据生成有用的表示,通常是通过创建可以提供反馈的辅助任务。另一方面,对比学习是自监督学习中的一种技术,专注
在联邦学习中,什么是全局模型?
“联邦学习中的全球模型指的是一个集中式机器学习模型,该模型通过多台设备或节点协作训练,而无需直接共享它们的本地数据。参与者(通常是移动设备或边缘设备)使用其自己的数据训练模型的本地版本,而不是将原始数据发送到中央服务器。在本地训练之后,每个
自然语言处理如何用于风险管理?
NLP通过从非结构化文本中提取实体,关系和事实并将其映射到结构化表示上来与知识图进行交互。知识图将信息表示为节点 (实体) 和边 (关系),使系统能够更有效地推理数据。诸如命名实体识别 (NER) 的NLP技术识别实体 (例如,“barac