聚类是一种根据某些特征将相似数据点归类在一起的技术。在异常检测领域，聚类帮助识别不适合任何组的异常数据点。通过分析数据点的聚类状况，我们可以发现离群点——这些点要么是独立的，或者距离最近的聚类较远。这个想法很简单：如果大多数数据点聚集在特定

在神经网络中，特别是在序列到序列模型中，编码器负责处理输入数据并将其压缩为固定大小的表示，通常称为上下文或潜在向量。此表示包含预测输出所需的基本信息。 另一方面，解码器获取该压缩信息并生成相应的输出，例如语言翻译任务中的翻译或文本生成任务

“全连接层，通常简称为FC层，是神经网络中的一种层，其中每个神经元都与前一层的每个神经元相连。这意味着每个输入特征都会影响每个输出神经元。基本上，全连接层对其输入执行线性变换，然后应用非线性激活函数，从而使其能够学习复杂的模式和表示。这个层