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人脸识别在访问控制中的应用是什么？

人脸识别在访问控制中的应用是什么？

预训练的语言模型是已经在大型文本语料库上训练以学习一般语言模式 (诸如语法、句法和语义关系) 的NLP模型。这些模型作为构建特定任务应用程序的基础，减少了从头开始训练模型的需要。示例包括BERT、GPT和RoBERTa。

预训练任务通常包括语言建模 (预测序列中的下一个单词) 或掩蔽语言建模 (预测句子中的掩蔽单词)。例如，BERT模型可能会通过预测 “sat” 来学习填充 “垫子上的猫” 中的空白。这种训练使模型能够理解上下文，单词关系，甚至一些世界知识。

经过预训练后，这些模型可以在较小的数据集上进行微调，以用于情感分析，问答或命名实体识别等任务。预训练模型已经成为NLP的基石，因为它们的效率、可扩展性和性能，像Hugging Face Transformers这样的库使开发人员可以访问它们。

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Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

常见的损失函数有哪些？

神经网络包括几个关键组件。层 (包括输入层、隐藏层和输出层) 定义了网络的结构。每一层都由通过权重连接的神经元组成。激活函数，如ReLU或sigmoid，引入非线性，使网络能够模拟复杂的关系。损失函数度量预测误差，指导优化过程。优化

你如何衡量数据库性能？

测量数据库性能涉及评估若干关键指标，这些指标反映了数据库的运行效率。开发人员主要评估查询响应时间、吞吐量和资源利用率等指标。查询响应时间指的是数据库在接收到请求后返回结果所需的时间，这对用户体验至关重要。吞吐量衡量的是在特定时间段内处理的事

什么是深度学习中的胶囊网络？

“胶囊网络（Capsule Network，简称CapsNet）是一种深度学习架构，旨在解决传统卷积神经网络（CNN）的一些局限性。与CNN使用一系列滤波器来检测图像特征不同，胶囊网络使用称为胶囊的神经元组，这些胶囊协同工作以识别视觉模式。