继续阅读
图模式是什么？
基于图的神经网络是一种神经网络，旨在处理结构化为图形的数据。在图中，数据点表示为节点，而这些点之间的关系表示为边。这使得基于图形的神经网络对于涉及非欧几里德数据的任务特别有用，例如社交网络，分子结构或运输系统。与传统神经网络不同，传统神经网
文档数据库是如何处理层次数据的？
文档数据库通过使用灵活的数据模型来处理层次数据，该模型以 JSON 或 BSON 等结构化格式存储信息。与依赖于表和行的传统关系数据库不同，文档数据库允许相关数据嵌套在一个文档中。这种方法使得以与数据的实际结构相符的方式表示复杂的层次关系变
知识迁移在零样本学习中如何发挥作用？
通过仅使用有限数量的示例使模型能够识别欺诈模式，可以有效地将Few-shot学习用于欺诈检测。在许多欺诈检测场景中，与合法交易相比，欺诈活动很少见，这使得传统的机器学习模型很难从足够的数据中学习。Few-shot learning通过允许模