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卷积神经网络（CNN）是什么？
损失函数是测量预测输出和真实值 (ground truth) 之间的差异的数学函数。它量化了神经网络在给定任务上表现的好坏，训练的目标是最大限度地减少这种损失。
常见的损失函数包括用于回归任务的均方误差 (MSE) 和用于分类任务的交叉熵
群体智能可以用于聚类吗？
“是的，群体智能可以有效地用于聚类任务。群体智能是指去中心化系统的集体行为，通常受到自然界的启发，如鸟类的运动、鱼群或蚂蚁群体。在聚类中，目标是将数据点分组为多个集群，使得同一集群中的点彼此之间的距离小于与其他集群中的点的距离。基于群体的算
余弦相似度在嵌入中的作用是什么？
余弦相似度在测量嵌入之间的相似性中发挥着至关重要的作用，嵌入是向量空间中数据点的数值表示。嵌入将复杂数据（如单词或图像）转化为机器学习模型可以轻松理解和处理的格式。余弦相似度通过测量两个嵌入之间的角度余弦值来量化它们的相似程度。这种方法帮助