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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最近邻搜索在嵌入中的作用是什么？
嵌入越来越多地用于边缘AI，以实现在计算能力有限的设备上快速、高效和本地化的数据处理。在edge AI中，嵌入允许设备以压缩矢量格式表示复杂数据 (例如图像，语音或传感器数据)，可以快速处理，而无需连接到云。这对于自动驾驶汽车、医疗保健和智
SSL能否减少机器学习模型中的偏差？
“是的，半监督学习（SSL）可以帮助减少机器学习模型中的偏差。传统的监督学习在很大程度上依赖于标记数据，而标记数据可能很稀缺，并且可能无法充分代表目标人群。这种缺乏全面数据的情况可能导致模型在某些群体上表现良好，但在其他群体上表现较差。半监
多智能体系统是如何支持个性化人工智能的？
“多智能体系统通过利用多个独立的智能体，支持个性化的人工智能，这些智能体可以根据用户的偏好和行为进行学习和适应。这些智能体可以并行工作，每个智能体专注于用户互动的不同方面，从而帮助随着时间的推移创造出更为定制化的体验。例如，当用户与一个电影