在神经网络中，特别是在序列到序列模型中，编码器负责处理输入数据并将其压缩为固定大小的表示，通常称为上下文或潜在向量。此表示包含预测输出所需的基本信息。
另一方面，解码器获取该压缩信息并生成相应的输出，例如语言翻译任务中的翻译或文本生成任务中的下一个单词。编码器-解码器架构用于像变压器、lstm和seq2seq模型这样的模型中。
当编码器专注于捕获输入的基本特征时，解码器基于编码信息生成输出。此结构对于涉及顺序数据的任务 (如机器翻译或汇总) 是基本的。
知识蒸馏是什么？
继续阅读
糟糕的数据治理对组织的影响是什么？
“糟糕的数据治理可能对组织产生重大负面影响，导致数据不一致、合规风险以及错失数据驱动决策的机会等问题。如果没有明确的数据处理规则和标准，不同部门可能会以不同的方式存储和解释信息，导致数据不可靠。例如，如果一个团队使用的客户姓名格式与另一个团
AutoML 与联邦学习之间的关系是什么？
“自动机器学习（AutoML）和联邦学习是机器学习领域中的两个不同概念，但它们可以有效地相辅相成。AutoML旨在自动化选择模型、调整超参数和预处理数据的过程，使机器学习变得更加易于访问和高效。这使得开发人员可以专注于更高层次的任务，而不是
云服务提供商如何处理高性能计算（HPC）？
云服务提供商通过提供专门的资源来管理高性能计算（HPC），这些资源旨在高效且大规模地处理复杂计算。这些资源通常包括强大的处理器、高速网络以及大量的内存和存储。HPC环境需要并行处理能力，以应对要求苛刻的工作负载，如仿真、数据分析和渲染任务。