神经网络是人工智能 (AI) 的一个子集，构成了许多AI系统的基础，特别是在机器学习和深度学习方面。它们受到人脑结构的启发，用于解决涉及识别模式，处理数据和做出决策的任务。
在人工智能的背景下，神经网络使系统能够从数据中学习，而不是被显式编程。它们支持自然语言处理、图像识别和推荐系统等应用。
虽然神经网络是人工智能的重要组成部分，但人工智能本身是一个更广泛的领域，除了基于神经网络的方法之外，还包括其他技术，如基于规则的系统、进化算法和专家系统。
我们在深度学习中需要特征提取吗？
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向量搜索可以使用哪些类型的数据？
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欧几里得距离测量空
语音识别的隐私问题是什么？
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分布式数据库架构的重要性是什么？
分布式数据库通过一系列技术组合来维护数据完整性，这些技术旨在确保一致性、可用性和容错性。主要方法包括数据复制、共识算法和事务管理。这些方法共同运作，以确保数据在多个位置或节点之间传播时依然准确可靠。
数据复制涉及在分布式系统中跨不同节点创