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最流行的推荐算法有哪些？
基于矩阵分解的推荐系统是一种通过将大型效用矩阵分解为低维矩阵来预测用户偏好的方法。在典型的应用程序中，效用矩阵包含用户-项目交互，其中行表示用户，列表示项目，单元格表示用户对这些项目的偏好或评级。矩阵分解的目标是找到解释这些交互的潜在因素，
Adam和RMSprop等优化器是如何工作的？
通过确保所有班级平等地为培训做出贡献来解决班级不平衡问题。诸如对少数类进行过采样或对多数类进行欠采样之类的技术会调整数据集以平衡类分布。像SMOTE这样的合成数据生成方法为少数类创建新样本。
加权损失函数对少数类别中的错误分类示例分配更高
多模态人工智能是如何处理多感官输入的？
多模态人工智能旨在同时处理和分析来自多种感官输入的信息——例如文本、图像、音频和视频。通过整合这些不同的数据类型，它可以生成更全面的洞察并做出更明智的决策。例如，在分析视频时，多模态人工智能可以评估视觉内容，同时考虑口语对话和任何背景声音，