神经网络的伦理问题包括偏见，由于有偏见的训练数据，模型无意中强化了社会刻板印象。例如，面部识别系统可能在代表性不足的群体上表现不佳。
当模型处理敏感信息 (例如个人健康或财务数据) 时，会出现隐私问题。确保数据安全和遵守GDPR等法规至关重要。
滥用的可能性，如深假生成或监视，也引发了道德问题。在负责任地使用神经网络的同时，透明度、问责制和公平性对于解决这些问题至关重要。
在神经网络的上下文中，嵌入是什么？
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神经信息检索与传统信息检索有什么不同？
嵌入通过将文本数据 (例如查询，文档或句子) 表示为高维空间中的连续向量，在信息检索 (IR) 中起着基本作用。这些嵌入捕获语义关系和上下文含义，允许IR系统超越简单的关键字匹配。
在IR中，嵌入通常使用word2vec，GloVe或BE
监督学习和基于代理的学习之间有什么区别？
监督学习和基于智能体的学习是机器学习和人工智能领域中的两种不同方法，各自针对不同类型的任务和操作方式。监督学习涉及在标记数据集上训练模型，其中每个输入数据点都与正确的输出配对。其目标是学习输入与输出之间的映射，以便模型可以预测未见数据的标签
赞助在开源中的作用是什么？
赞助在开放源代码生态系统中发挥着重要作用，为开发人员和项目提供财务支持、资源和认可。许多开源项目依赖于志愿者的贡献，但没有足够的资金，这些项目的可持续发展可能会变得困难。赞助有助于覆盖如服务器费用、域名注册以及改善开发工作流程的工具等开支。