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神经网络有哪些不同类型？
用于神经网络训练的数据管道是指将原始数据转换为适合训练的格式的一系列步骤。该过程包括数据收集、预处理、扩充和加载。
管道从获取数据开始，然后进行清理 (去除噪声或异常值)，归一化 (缩放特征) 和增强 (引入可变性)。像旋转或翻转图像这样
嵌入在神经网络中的作用是什么？
迁移学习是一种技术，其中通常在大型数据集上训练的预训练神经网络被重新用于新的但相关的任务。迁移学习允许您在特定数据集上微调预训练模型，而不是从头开始训练模型。当您的目标任务数据有限，但想要利用预训练模型捕获的知识时，这尤其有用。
在迁移学
向量搜索能够处理数十亿个向量吗？
当向量具有重叠相似性时，可能导致在向量搜索期间区分数据点的挑战。重叠相似性意味着多个向量在向量空间中彼此接近，使得难以识别给定查询的最相关或语义相似的项目。这种情况经常出现在高维空间中，其中由于共享的特征或属性，表示不同数据点的向量可能看起