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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“视觉-语言模型（VLMs）在增强现实（AR）和虚拟现实（VR）应用中增强用户体验方面发挥着至关重要的作用。这些模型结合了视觉数据和自然语言理解，以根据用户所见和所说的信息解释和生成上下文信息。这种集成使得用户能够在虚拟空间内进行无缝交互，
搜索系统中的查询理解是什么？
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如何将数据迁移到文档数据库？
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