神经网络研究的未来趋势包括通过稀疏和量化等技术提高模型效率。这些改进旨在减少资源消耗并使模型更易于访问。
处理不同数据类型 (例如，文本和图像) 的多模态模型正在获得牵引力。OpenAI的CLIP和Google的pald-e就是这一趋势的例证。
其他领域包括神经架构搜索 (NAS)，可解释的AI以及无监督和半监督学习的进步。随着神经网络的发展，它们在机器人和个性化医疗等领域的应用有望扩大。
跳跃连接或残差连接是什么？
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大数据系统通过提供灵活性和可扩展性支持混合云架构，使组织能够同时利用本地资源和云能力。这种双重结构使企业能够高效地存储和处理大量数据。在混合环境中，关键工作负载可以在本地运行，以满足合规或性能要求，而不那么敏感或更可变的工作负载可以在云中管
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