处理丢失的数据从预处理开始。插补方法，例如用平均值，中位数或模式替换缺失值，或使用KNN插补等高级技术，在训练之前填补数据集中的空白。
神经网络可以使用在计算过程中忽略特定输入的掩蔽层直接处理丢失的数据。对于时间序列数据，rnn或转换器可以根据时间模式推断缺失值。
数据增强技术或特征工程也可以帮助减轻丢失数据的影响。分析缺失值的比例和分布可以指导处理策略的选择，以最大程度地减少偏差并最大程度地提高模型性能。
循环神经网络 (RNN) 是如何工作的？
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神经网络的应用有哪些？
权重和偏差是神经网络中的核心参数，决定了如何将输入转换为输出。权重跨层连接神经元，缩放输入值以学习模式。
偏置被添加到加权输入，使模型能够移动激活函数。这种灵活性允许网络表示更广泛的关系。例如，如果没有偏见，神经元可能会很难对复杂的模式进
什么是RAG（检索增强生成）在自然语言处理中的意义？
句法分析侧重于句子的语法结构，确保它遵守句法规则。它将句子分成短语和从句等部分，创建表示层次关系的解析树。例如，在句子 “狗大声吠叫” 中，句法分析将 “狗” 识别为名词短语，将 “大声吠叫” 识别为动词短语。这种分析有助于NLP系统理解句
视觉-语言模型如何帮助艺术内容生成？
“视觉-语言模型（VLMs）是结合视觉和文本信息的先进系统，旨在协助创作艺术内容。通过理解图像与语言之间的关系，这些模型能够根据特定的提示或概念生成和转化艺术作品。例如，开发者可以输入关于场景或角色的文本描述，而VLM则能够生成与给定细节相