新闻中心 
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01-22如何使用Siamese网络处理样本不平衡的数据集（含示例代码）Siamese网络是一种用于度量学习的神经网络模型，它能够学习如何计算两个输入之间的相似度或差异度量。由于其灵活性，它在人脸识别、语义相似性计算和文本匹配等众多...
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01-22个性化推荐系统的基于Transformer模型实现基于Transformer的个性化推荐是一种利用Transformer模型实现的个性化推荐方法。Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型，在自然...
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01-22嵌入层的应用于深度学习中在深度学习中，embedding层是一种常见的神经网络层。它的作用是将高维离散特征转化为低维连续空间中的向量表示，以便于神经网络模型对这些特征进行学习。在自然语...
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01-22从PDF和图像中提取文本的语言模型的使用方法在数字化时代，提取PDF和图像中的文本已经成为一项常见任务。这项技术应用广泛，例如从扫描文档中提取信息、从图片中提取文字等。本文将介绍如何利用语言模型来实现这一...
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01-22ELAN: 提升远程注意力的高效网络高效远程注意力网络（EfficientLong-DistanceAttentionNetwork，ELAN）是一种创新的神经网络模型，在处理自然语言处理（NLP...
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01-22解析二元神经网络的功能和原理二元神经网络（BinaryNeuralNetworks,BNN）是一种神经网络，其神经元仅具有两个状态，即0或1。相对于传统的浮点数神经网络，BNN具有许多优点...
