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？
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数据治理与数据管理有什么区别？
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数据增强如何在音频数据中工作？
音频数据增强涉及对音频录音应用各种变换以创建新样本。其主要目标是提高数据集的多样性，而无需收集新数据。通过改变原始音频文件，开发者可以提升机器学习模型在语音识别、音乐分类或声音事件检测等任务上的性能。这些变换通常包括直接修改音频或操控其属性
什么是无服务器事件触发器？
无服务器事件触发器是一种机制，使云函数或无服务器计算服务能够自动响应特定事件。开发人员不需要维护和运行自己的服务器， 无服务器架构使他们可以编写在响应这些触发器时执行的代码。这些事件可以来自各种来源，例如数据库中的更改、文件上传、HTTP请