新闻中心 
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01-23大模型知识图嵌入大模型知识图嵌入是通过深度学习模型将知识图中的实体和关系表示为低维连续的空间，这样可以方便计算实体之间的相似性、关系的强度以及进行其他推理任务。知识图嵌入的目标...
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01-23深入解析BERT模型一、BERT模型能做什么BERT模型是一种基于Transformer模型的自然语言处理模型，用于处理文本分类、问答系统、命名实体识别和语义相似度计算等任务。由于...
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01-23LLM大语言模型和检索增强生成LLM大语言模型通常使用Transformer架构进行训练，通过大量文本数据来提高理解和生成自然语言的能力。这些模型在聊天机器人、文本摘要、机器翻译等领域得到广...
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01-23特征工程对深度学习是否必要？深度学习和特征工程都是机器学习中的重要概念，但它们的目的和方法不同。特征工程是从原始数据中提取、选择、转换和组合特征，以提高机器学习模型的准确性和泛化能力。它的...
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01-23解析用于增强记忆的元学习神经网络记忆增强神经网络（Memory-AugmentedNeuralNetworks，简称MANNs）是一类深度学习模型，它结合了神经网络和外部记忆存储器。相较于传统...
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01-23隐含变量在机器学习中的应用在机器学习中，隐变量是指未被直接观测或测量到的变量。它们在模型中用来描述数据的潜在结构和观测数据之间的关系。隐变量在机器学习中扮演着重要的角色，对于理解和建模复...
