神经网络是一种受人脑启发的计算模型，旨在识别模式并做出决策。它由处理输入数据并通过激活函数传递结果的互连节点 (神经元) 层组成。
网络通过根据预测误差调整神经元之间连接的权重来学习，通常使用反向传播等算法。这些网络可用于各种各样的任务，如分类、回归和强化学习。
神经网络可以具有不同的架构，例如前馈，卷积或递归，每种架构都适合特定类型的数据或问题。
神经网络训练的数据管道是什么？
继续阅读
设置向量搜索管道的步骤是什么？
处理数十亿个向量是向量搜索系统可以通过各种技术和优化来解决的挑战。核心挑战在于管理大量数据，同时保持快速的查询响应时间并确保准确的搜索结果。
管理大规模矢量数据的一种方法是通过数据分区。通过将数据集划分为更小、更易于管理的片段，系统可以更
嵌入是如何应用于层次数据的？
"嵌入是一种将复杂数据表示为低维空间的方法，从而可以更容易地进行分析和处理。在涉及层次数据时，这类数据通常具有多个层级或类别（如组织结构、分类法或文件系统），嵌入可以更简单地捕捉这些数据的关系和结构。基本上，嵌入可以将层次中的每个项目——无
AutoML如何处理分类数据？
“AutoML，或称自动化机器学习，提供了多种方法来高效管理分类数据，这些方法简化了预处理和建模阶段。分类数据是指表示不同类别的变量，例如“颜色”（例如红色、蓝色、绿色）或“城市”（例如纽约、洛杉矶）。由于许多机器学习算法无法直接处理这种类