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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什么是层次嵌入？
层次嵌入是一种用于以多层次或分级方式组织和捕捉数据中关系的表示方法。与可以在平面空间中表示项目的传统嵌入不同，层次嵌入创建了一个结构化模型，其中每个层级可以表示不同的细粒度或信息类别。这种结构允许模型捕捉数据中的局部（特定）和全局（一般）关
语音识别是如何与自然语言处理（NLP）结合的？
语音识别软件附带了各种许可选项，每种许可选项都旨在满足不同的需求和用例。从广义上讲，这些选项可以分为开源许可证，商业许可证和基于订阅的模型。开源解决方案允许开发人员自由访问、修改和分发软件。对于许多希望为特定应用程序定制软件的开发人员来说，
时间序列正则化是什么，它何时需要？
注意机制通过允许模型在进行预测时专注于输入数据的最相关部分来增强时间序列预测模型。在时间序列数据中，信息的重要性可以根据预测的上下文而变化。传统模型通常对所有输入都一视同仁，当过去事件与未来预测的相关性不相等时，这可能导致次优预测。注意机制