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联邦学习中的差分隐私是什么?
“联邦学习中的差分隐私是一种旨在保护个体数据隐私的技术,同时仍然允许从数据集中学习有用信息。在联邦学习中,多台设备(如智能手机)协作训练一个共享的机器学习模型,而无需共享其本地数据。相反,它们只向中央服务器发送从其数据中得出的更新或梯度。差
什么是混合搜索?
停用词是常见的词,如 “the”,“is”,“in” 和 “and”,在处理查询时经常被搜索引擎忽略。这些词被认为在帮助识别搜索的含义方面没有什么价值,因为它们经常出现在大多数文档中,并且对查询的相关性没有显著贡献。
搜索引擎通常从索引和
什么是推荐系统中的隐式反馈?
矩阵分解是推荐系统中常用的一种技术,通过揭示用户-项目交互中的隐藏模式来预测用户对项目的偏好。核心思想是将原始的用户-项目交互矩阵 (通常包含评分或交互) 转换为两个低维矩阵: 一个表示用户,另一个表示项目。这些矩阵中的每个条目分别对应于捕