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自编码器在深度学习中是如何工作的?
自编码器是一种用于无监督学习的神经网络,主要旨在学习数据的高效表示,通常用于降维或降噪。它由两个主要部分组成:编码器和解码器。编码器将输入数据压缩为较低维度的表示,称为潜在空间或瓶颈,而解码器则尝试从这种压缩的表示中重建原始数据。目标是最小
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超参数如何影响嵌入质量?
神经网络中的嵌入层是可训练层,它将离散输入 (如单词或标记) 转换为可由后续层处理的密集向量表示 (嵌入)。该层充当原始输入数据和模型隐藏层之间的桥梁。 例如,在NLP任务中,嵌入层将词汇表中的每个单词或标记映射到固定大小的密集向量。这些
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深度学习中的 dropout 层是什么?
" dropout层是一种在深度学习中用来防止过拟合的技术,过拟合是指模型在训练数据上表现良好,但无法对新的、未见过的数据进行泛化。当神经网络变得过于复杂,捕捉到训练集中噪声而不是潜在模式时,就会发生过拟合。dropout层通过在训练过程中
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