激活函数在神经网络中为什么重要?

激活函数在神经网络中为什么重要?

上下文检索是一种IR技术,旨在考虑进行查询的上下文以提高搜索相关性。与主要依赖关键字匹配的传统检索方法不同,上下文检索考虑了诸如用户的意图,先前的交互或查询的周围内容之类的因素。

例如,上下文检索系统可以使用机器学习模型或自然语言处理 (NLP) 技术来理解搜索查询的上下文,诸如区分指代金融机构的 “银行” 或河边。这有助于系统检索更精确和相关的结果。

随着对话代理、语音搜索和个性化搜索体验的兴起,上下文检索变得越来越重要,其中理解用户的上下文对于提供有意义的结果至关重要。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

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。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
环理论在图像分割中的应用是什么?
用于对象识别的编码涉及构建检测和分类图像中的对象的模型。首先选择TensorFlow或PyTorch等框架和YOLO、Faster r-cnn或SSD等预训练模型,以加快开发速度。 通过调整输入图像的大小并对其进行归一化以匹配模型的要求来
Read Now
可解释人工智能方法如何影响模型性能?
利益相关者从可解释人工智能 (XAI) 中受益,主要是通过透明度、信任和改进决策。首先,XAI提供了有关AI系统如何做出决策的见解。当利益相关者 (如企业、监管机构或最终用户) 能够理解人工智能输出背后的原因时,他们可以确保系统公平和一致地
Read Now
向量量化在嵌入中的工作原理是什么?
主要区别在于两种方法如何解释和检索数据。关键字搜索与数据集中的精确术语或短语匹配,依赖于文字匹配。例如,搜索 “blue car” 将返回包含 “blue” 和 “car” 的文档,但可能会错过 “azure汽车” 等同义词。相比之下,矢量
Read Now