Cnn (卷积神经网络) 和gan (生成对抗网络) 是神经网络架构，但它们用于不同的目的。Cnn主要用于特征提取和分类任务，而gan则用于生成类似于训练数据集的新数据。Cnn使用卷积层来识别图像中的模式，使其适用于图像识别和分割等任务。例如，CNN可以对MNIST数据集中的手写数字进行分类。另一方面，gan由两个网络组成: 生成器和鉴别器。生成器创建合成数据，鉴别器评估其真实性。Gan通常用于图像生成，超分辨率和样式转换等任务。与cnn不同，gan专注于创建而不是分析数据。
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向量搜索是如何对结果进行排名的？
在自然语言处理 (NLP) 中，向量搜索用于理解和处理文本数据的语义。它利用向量嵌入以数字格式表示单词，句子或整个文档，以捕获其语义内容。此表示使NLP系统能够以更高的准确性和效率执行诸如相似性搜索，信息检索和问题回答之类的任务。
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