注意机制在进行预测时优先考虑输入数据的重要部分。通过为输入元素分配权重，网络将重点放在相关特征上，而忽略不相关的特征。
在像转换器这样的序列模型中，注意力捕获单词之间的依赖关系，而不管它们的位置。例如，自我注意计算序列内的关系，从而实现翻译或文本摘要等任务。
注意力的应用扩展到视觉 (例如，图像字幕) 和语音识别。关键组件，如缩放点积注意力中的查询、键和值，允许在各种领域中实现灵活且可扩展的实现。
您如何处理训练中的类别不平衡问题？
继续阅读
数据目录在分析中的概念是什么？
“数据目录在分析中是指在组织内部对数据资产进行组织和管理的过程。这一工作涉及创建一个全面的所有数据资源清单，包括数据库、数据仓库、文件和数据集。数据目录的主要目标是提供一个结构化的视图，帮助用户理解可用的数据、数据存储的位置以及如何使用这些
在异常检测中，可解释性的作用是什么？
异常检测中的可解释性至关重要，因为它帮助用户理解为什么某些数据点被标记为异常。异常检测系统通常依赖于复杂的算法，这些算法可以生成结果，但其推理过程并不清晰。如果没有可解释性，用户可能会发现很难信任系统，从而导致潜在的误用或忽视关键问题。例如
边缘AI如何支持离线机器学习应用？
边缘人工智能通过在本地设备上处理数据，而不是依赖集中式云服务器，使离线机器学习应用成为可能。这意味着像智能手机、物联网设备或嵌入式系统等设备可以分析数据并做出决策，而无需持续的互联网连接。通过将人工智能能力直接集成到设备上，它可以在连接受限