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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在关系数据库中，规范化的作用是什么？
关系数据库中的规范化是组织数据以最小化冗余并提高数据完整性的过程。这涉及以消除数据库中重复数据的方式结构化表及其关系。规范化的主要目标是确保每个数据项仅存储一次，这简化了更新和删除操作，同时保持一致性。通过将数据分解为较小的相关表并建立它们
时间序列分析中的特征工程是如何工作的？
多变量时间序列是随时间记录的数据点的集合，其中同时观察到多个变量或特征。与跟踪单个变量的单变量时间序列不同，多变量时间序列可以揭示不同变量之间的关系和相互作用。例如，如果您正在分析股票市场，您可能会同时查看股票价格，交易量和市场指数等变量。
群体智能如何提升资源发现能力？
"群体智能通过利用去中心化代理（如无人机或软件代理）的集体行为，增强了资源发现的能力，以有效地搜索和定位资源。在这种方法中，每个个体代理根据本地信息和与邻近代理的互动执行简单任务。这种去中心化使得系统能够具有更大的可扩展性和适应性，因为系统