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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标签在图像搜索中的作用是什么？
标签在图像搜索中起着至关重要的作用，帮助组织、分类和检索基于特定属性或主题的图像。从本质上讲，标签是描述图像内容、上下文和特征的关键词或短语。当用户进行搜索时，他们通常依赖这些标签快速找到相关结果。例如，一张在公园里的狗的图片可能被标记为“
神经网络是如何训练的？
神经网络通过从训练数据集中学习模式而不是记忆单个示例来泛化到看不见的数据。他们使用训练数据中存在的特征来预测新数据中的类似模式。此过程依赖于设计良好的模型体系结构和表示问题空间的足够的训练示例。
像正则化这样的技术有助于防止过度拟合，当模
机器学习在边缘人工智能应用中扮演什么角色？
机器学习在边缘人工智能应用中扮演着至关重要的角色，使设备能够在本地分析数据，而不依赖于云端资源。通过在边缘处理数据，这些应用能够做出更快的决策，减少延迟，并在网络连接有限或不存在时继续运行。这在需要实时响应的场景中尤为重要，例如自动驾驶汽车