在需要手工特征提取的场景中，SIFT (尺度不变特征变换) 优于cnn，例如计算资源有限或可解释性至关重要的应用。SIFT可有效地检测和描述图像中的局部特征，使其适用于较小数据集中的图像拼接，3D重建或对象匹配等任务。与需要在大型数据集上进行训练的cnn不同，SIFT直接对图像进行操作，而无需进行大量的预训练。在简单性，缩放和旋转鲁棒性以及资源约束是优先事项的应用中，它特别有用。
人工神经网络通常用于哪些类型的程序？
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强化学习技术如何应用于人工智能代理？
强化学习（RL）技术对于培训人工智能代理，使其能够根据与环境的互动做出决策至关重要。与依赖标签数据的传统监督学习不同，强化学习侧重于利用环境反馈来指导代理的学习过程。代理通过学习采取最大化累计奖励的行动来实现这一目标。这是通过试错法实现的，
视觉语言模型将如何改善各个领域的可访问性？
"视觉-语言模型（VLMs）有潜力通过弥合视觉和文本信息之间的差距，显著增强各个领域的可访问性。这些模型可以处理和理解图像与文本，这意味着它们能够帮助用户理解可能不易获取的内容。例如，一个 VLM 可以为视障用户自动生成图像描述，使他们能够
NLP可以使用Python实现吗？
变压器中的注意力是使用三个向量计算的: 查询 (Q) 、键 (K) 和值 (V)。对于输入中的每个令牌，查询向量表示它正在寻找的内容，键向量对它提供的内容进行编码，值向量包含传递的信息。
令牌的注意力得分是通过取其查询向量与序列中所有其他