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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注意力机制在少样本学习和零样本学习中的作用是什么？
基于内容的过滤是推荐系统中使用的一种方法，用于根据用户先前喜欢或与之交互的项目的特征向用户建议项目。这种方法依赖于分析项目本身的特征，而不是其他用户的偏好。例如，如果用户喜欢恐怖电影，则系统可以通过检查诸如电影描述中存在的流派、导演或关键词
嵌入会变得过时吗？
嵌入和特征都代表数据，但它们的生成和使用方式不同。特征通常是指数据的各个输入属性或特征，例如图像的颜色或文档中单词的频率。这些特征通常是预先设计的，这意味着它们是根据领域知识手动选择的，或者使用特定算法从原始数据中提取的。
相比之下，嵌入
神经网络的目的是什么？
Google Lens结合了计算机视觉、光学字符识别 (OCR) 和机器学习技术。它的核心是使用卷积神经网络 (cnn) 来分析图像并检测对象，文本和模式。对于文本识别，Google Lens集成了类似于Google Tesseract的O