专为生成式AI应用设计的向量数据库

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特征提取在语音识别中的重要性是什么?
端到端和模块化语音识别系统的主要区别在于其体系结构和处理方法。端到端系统简化了将语音转换为文本的整个过程,使其成为一个统一的模型。这意味着它需要原始音频输入并直接生成文本输出,通常使用递归神经网络或变压器等技术。相反,模块化系统将该过程分解
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嵌入如何处理混合数据类型?
“嵌入是一种将各种类型的数据(包括文本、图像和数值)表示为固定长度向量的方式,这些向量存在于连续的空间中。在处理混合数据类型时,例如分类数据、数值数据和文本数据,嵌入可以有效捕捉不同类型之间的关系和相似性。为了高效处理混合数据,可以针对不同
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在少样本学习中,数据增强的作用是什么?
Zero-shot learning (ZSL) 是一种技术,允许模型对他们没有看到任何训练数据的类或任务进行预测。ZSL在训练期间不仅仅依赖于示例,而是利用通常以属性或语义描述的形式的附加信息来促进对新类的理解。这样,即使模型没有遇到特定
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