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少样本学习如何应用于时间序列预测?
Zero-shot learning (ZSL) 是机器学习中的一种方法,允许模型对他们在训练过程中从未遇到过的类进行预测。ZSL不是仅仅依赖于每个类的标记训练数据,而是使用丰富的语义信息 (如属性或描述) 来理解已知类和未知类之间的关系。
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文档数据库是如何处理数据压缩的?
文档数据库利用多种技术进行数据压缩,以优化存储和提高性能。在此背景下,数据压缩通常涉及减少存储数据的物理大小,这有助于节省磁盘空间,并由于读取时间较短,能够提高检索速度。文档数据库通常存储像 JSON 或 BSON 这样的半结构化数据,与完
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降低大型语言模型(LLMs)计算成本的技术有哪些?
transformer架构是大多数现代llm的基础,旨在有效处理文本等顺序数据。它使用一种称为自我关注的机制来关注输入序列的相关部分,从而允许模型在长距离上捕获上下文。与rnn等旧模型不同,transformers同时处理整个序列,使它们在
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