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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图数据库中的子图是什么？
知识图谱通过提供结构化的方式来表示和管理信息，在数据驱动的决策中起着至关重要的作用。它们将数据组织成实体以及它们之间的关系，从而可以更直观地理解复杂的信息。例如，知识图可以说明电子商务平台中的客户、产品和交易之间的联系。与传统数据库相比，这
防护措施在抵御对大型语言模型（LLMs）进行的对抗性攻击方面有效吗？
是的，LLM护栏可以通过整合旨在识别和阻止有害语言的全面监控系统来帮助防止骚扰和仇恨言论。这些护栏使用关键字过滤器、情感分析和机器学习模型的组合，这些模型经过训练可检测特定形式的骚扰或仇恨言论。如果任何输入或输出包含针对基于种族、性别、宗教
图数据的增强是如何工作的？
图数据的增强涉及通过轻微修改现有图结构或其属性来创建新的训练示例的技术。这一点非常重要，因为在许多与图相关的机器学习任务中，例如节点分类或链接预测，可用的数据可能有限。通过增强数据，开发人员可以提高模型对未知数据的泛化能力及其表现。目标是在