转换器是一种神经网络架构，主要用于处理顺序数据，特别是在自然语言处理 (NLP) 中。与传统的rnn或lstm不同，转换器使用自我注意机制来并行处理整个数据序列，而不是逐步处理。
这种自我注意机制允许模型权衡句子中不同单词的重要性，而不管它们的位置如何。Transformers对于语言翻译、文本生成和情感分析等任务非常有效。
像BERT、GPT和T5这样的Transformer模型通过提供高度可并行化、可扩展的架构，在各种基于语言的任务中提供最先进的性能，从而彻底改变了NLP。
什么是生成对抗网络（GAN）？
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神经网络是如何驱动语音识别的？
每层神经元的数量取决于模型需要学习的特征的复杂性。更多的神经元允许网络捕获复杂的模式，但太多会导致过度拟合。一种常见的方法是从较少的神经元开始，并在监视验证性能的同时逐渐增加。
输入层和输出层具有基于数据维度和任务要求的固定大小。对于隐藏
数据治理如何支持数据共享？
数据治理在支持数据共享方面发挥着至关重要的作用，通过建立一个框架来确保数据的准确性、一致性、安全性，并确保合适的用户可以访问数据。明确的治理策略列出了指导数据如何在不同团队、部门甚至组织之间共享的政策、程序和标准。通过设定清晰的指南，明确谁
数据治理在大数据环境中的角色是什么？
数据治理在大数据环境中起着至关重要的作用，它确保数据在整个生命周期内的准确性、可访问性和安全性。在大规模数据生态系统中，数据以高容量和高速度从各种来源生成，因此维护数据质量和完整性的控制至关重要。适当的治理建立了指导数据管理、利用和保护的政