卷积神经网络 (CNN) 是一种深度学习架构，专门用于处理网格状数据，如图像。它通过应用卷积操作来提取层次特征，使模型能够识别边缘，纹理和对象等模式。CNN的结构包括诸如卷积层、池化层和全连接层之类的层。卷积层使用过滤器来扫描输入数据，生成突出相关细节的特征图。池化层减小了这些地图的大小，保留了重要的特征，同时降低了计算要求。Cnn广泛用于图像识别，对象检测和分割等任务。例如，在医疗保健方面，他们协助分析x射线和mri以检测异常，从而提高诊断准确性。它们也是自动驾驶汽车等自动驾驶系统不可或缺的一部分。
在图像检索中，“语义鸿沟”是什么？
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向量搜索将如何与联邦学习集成？
LLMs中的护栏通过技术组合来指导模型行为和输出。这些措施包括在精选数据集上微调模型，使其与特定的道德标准或应用程序需求保持一致。具有人类反馈的强化学习 (RLHF) 也用于奖励理想的输出并阻止有害的输出。
其他机制包括输入验证，实时监控
对比学习在自监督学习中是如何工作的？
对比学习是一种自监督学习技术，通过从数据本身的结构中学习来提升机器学习模型的性能，而无需标注的示例。其核心思想是教会模型区分相似和不相似的数据点。通常是通过创建数据实例对，然后训练模型使相似实例在学习的嵌入空间中更靠近，同时使不相似实例远离
文档数据库如何支持全文搜索？
文档数据库通过索引文档内容支持全文搜索，使用户能够高效地在大型数据集中搜索关键词或短语。与主要关注结构化数据的传统数据库不同，文档数据库以无模式格式存储数据，通常为 JSON 或 BSON。这种灵活性意味着文档之间的文本可以大相径庭，因此数