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）？
继续阅读
点预测与区间预测之间有什么区别？
特征选择通过识别有助于预测或理解时间模式的最相关变量，在时间序列分析中起着至关重要的作用。它涉及从更大的集合中选择输入变量的子集，从而提高机器学习模型的性能并使其更具可解释性。通过专注于关键功能，开发人员可以降低模型的复杂性，从而加快计算速
对抗训练在深度学习中是什么？
对抗训练是一种用于深度学习的技术，旨在提高模型对对抗样本的鲁棒性——这些样本是针对性设计的，目的是混淆或误导模型。在对抗训练过程中，模型同时接触到常规训练数据和精心构造的对抗样本。其目标是增强模型抵抗这些扰动的能力，这些扰动可以以多种形式出
计算机视觉的未来是什么？
计算机视觉中的定位是指识别图像或视频中对象的位置的过程。这项技术对于使计算机能够理解周围的视觉世界并与之交互至关重要。与专注于识别和分类对象的对象检测不同，定位专门旨在查明这些对象在视觉数据中的确切位置。
定位过程通常涉及在感兴趣的对象周