深度学习包含一系列算法,包括用于图像处理的卷积神经网络 (cnn),用于顺序数据的递归神经网络 (rnn) 以及用于语言理解等任务的转换器。每一种都有适合各种应用的特定优势。深度学习的研究领域包括生成模型,如gan和vae,用于创建逼真的图像、视频或音频。强化学习是另一个领域,专注于训练代理通过试验和错误做出决策,并在游戏和机器人技术中应用。另一个重要的研究领域是可解释性。随着深度学习模型变得越来越复杂,了解其决策过程对于医疗保健、金融和其他敏感领域的应用至关重要。注意力机制和模型可解释性等技术正在积极探索中。
学习深度学习的最佳资源有哪些?

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“CLIP,即对比语言-图像预训练, 是由OpenAI开发的一个模型,它将视觉数据与文本描述连接起来。它的运作基于对比学习的原则,模型学习将图像与其对应的文本描述关联起来。例如,当给出一张狗的照片和短语“可爱的狗”时,CLIP的目标是在最大
关系数据库中的替代键是什么?
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NLP如何改善搜索引擎?
检索增强生成 (RAG) 是NLP中的一种方法,它将基于检索的方法与生成模型相结合,以提高输出准确性和相关性。在RAG中,检索器组件从数据库获取相关文档或上下文,生成器使用此信息创建响应。这确保了模型生成基于事实的输出,减少了纯生成模型中经