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嵌入是如何支持文本相似性任务的?
是的,嵌入可能是有偏见的,因为它们通常是在可能包含固有偏见的大型数据集上训练的。例如,如果在包含有偏见的语言或非代表性样本的数据集上训练单词嵌入模型,则得到的嵌入可能反映这些偏见。词嵌入中的常见偏见包括性别偏见,种族偏见和文化偏见。例如,由
多智能体系统如何处理噪声通信?
多智能体系统(MAS)通过实施策略来提高智能体之间消息的清晰度和可靠性,以应对嘈杂的通信。噪声可能来源于各种因素,如网络干扰、数据损坏或对意图消息的误解。为了应对这些问题,智能体通常采用错误检测和纠正技术、消息传递中的冗余,甚至共识算法。这
数据增强在对比学习中的作用是什么?
数据增强在对比学习中发挥着至关重要的作用,因为它增强了训练数据的多样性,有助于模型更好地泛化到未见过的样本。在对比学习中,目标是通过对比相似和不相似的样本对来学习数据的表示。通过对输入数据应用各种变换,例如旋转、缩放、裁剪或颜色调整,我们可