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
嵌入可以完全解释吗？
预计嵌入将在未来十年对人工智能和机器学习产生重大影响，主要是通过实现更高效和准确的数据表示。随着AI模型变得越来越复杂，嵌入将继续促进跨各个领域的高维数据的处理，包括自然语言处理，计算机视觉和机器人技术。
最重要的趋势之一将是多模态嵌入的
多标签分类如何影响图像搜索？
多标签分类显著影响图像搜索，因为它允许单个图像与多个标签或标记相关联，而不仅仅是一个。这一点至关重要，因为现实世界中的图像通常包含各种元素和主题。例如，一张海滩场景的照片可以标记为“海滩”、“日落”、“人们”和“度假”。相比之下，传统的单标
信息检索中的词频（TF）是什么？
在信息检索 (IR) 中广泛使用了几种工具和框架来构建搜索引擎，分析数据并改善搜索结果。一些最受欢迎的包括:
-Elasticsearch: 一个以可扩展性和全文搜索功能而闻名的开源搜索引擎。它通常用于实时搜索应用程序和日志分析。
Apa