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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人脸识别算法是如何工作的？
分子相似性搜索识别具有相似化学结构或性质的分子。这种技术在药物发现和材料科学中至关重要，发现类似化合物可以加速创新。
该过程首先将分子表示为结构化数据，例如SMILES字符串，指纹或分子图。通常用于相似性搜索的指纹是编码分子特征 (如键、
图像预处理如何影响搜索结果？
图像预处理在利用图像的任何系统中（如搜索引擎或图像数据库）中，对于确定搜索结果的有效性起着关键作用。预处理是指为了增强图像质量或在分析前对图像进行修改的初始步骤。这个过程会显著影响算法，包括机器学习模型，如何解释和分类图像。经过适当处理的图
什么是图像搜索中的联邦学习？
图像搜索中的联邦学习是一种机器学习方法，允许多个设备在保持数据本地化的同时协同学习模型。与将原始图像数据发送到中央服务器进行处理不同，智能手机或边缘设备等设备在自己的数据上进行计算，仅将学习到的模型更新发送回服务器。这种方法提高了隐私和安全