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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语音识别在转录服务中是如何使用的？
会议中的实时语音识别主要通过音频捕获，信号处理和机器学习算法的组合来工作。该过程从麦克风拾取所说的单词开始。这些麦克风通常布置在阵列中以更有效地捕获声音，从而最小化背景噪声并增强语音清晰度。然后将所捕获的音频数字化并转换成适于处理的格式。
如何检测和减轻大型语言模型（LLMs）偏见输出的护栏措施？
LLM guardrails通过确保模型生成的内容符合预定义的安全性，包容性和适当性标准，在内容审核中起着至关重要的作用。这些护栏在有害、令人反感或非法内容到达用户之前将其过滤掉。例如，它们可以防止仇恨言论，骚扰，露骨材料或错误信息的产生，
什么是逆强化学习？
强化学习 (RL) 是机器学习的一个分支，其中代理通过与环境交互来学习做出决策。在推荐系统中，RL有助于根据用户的偏好和行为为用户定制内容和建议。RL不是仅根据历史数据提供固定的建议，而是评估其建议的后果，并通过试错来改进其策略。这对于动态