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知识图谱如何提升信息检索？
信息检索 (IR) 中的神经排名涉及使用深度学习模型根据搜索结果与用户查询的相关性对搜索结果进行排名。与可能依赖于手工制作的功能的传统排名模型不同，神经排名模型通过分析查询和文档的大型数据集来自动学习对结果进行排名。
神经排序模型通常使用
自我监督学习如何帮助提高数据效率？
“自我监督学习通过使模型能够利用未标记数据进行学习，从而增强数据效率，未标记数据通常比标记数据更为丰富。在传统的监督学习中，模型需要大量的标记样本以实现良好的泛化，这往往需要耗费昂贵的成本和时间。自我监督学习通过利用未标记数据本身的内在结构
浅层神经网络和深层神经网络之间有什么区别？
特征缩放是对输入数据进行归一化或标准化的过程，以确保具有不同尺度的特征不会主导或扭曲训练过程。当输入特征缩放到类似的范围 (通常在0和1之间) 或标准化为具有零均值和单位方差时，神经网络通常表现更好。
缩放有助于防止模型偏爱某些特征而不是