新闻中心 
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01-24为什么Transformer在计算机视觉领域取代了CNNTransformer和CNN是深度学习中常用的神经网络模型，它们的设计思想和应用场景有所不同。Transformer适用于自然语言处理等序列数据任务，而CNN...
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01-24大规模模型中embedding的实现技术嵌入（Embedding）在大型深度学习模型中是将高维度输入数据（如文本或图像）映射到低维度空间的向量表示。在自然语言处理（NLP）中，嵌入常用于将单词或短语映...
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01-24使用策略梯度强化学习最佳化AB的方法AB测试是在在线实验中广泛应用的一种技术。它的主要目的是比较两个或多个版本的页面或应用程序，以确定哪个版本能够实现更好的业务目标。这些目标可以是点击率、转化率等...
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01-24特征对模型类型的选择有何影响？特征在机器学习中扮演着重要的角色。在构建模型时，我们需要仔细选择用于训练的特征。特征的选择会直接影响模型的性能和类型。本文将探讨特征如何影响模型类型。一、特征的...
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01-24神经网络中的马尔可夫过程应用马尔可夫过程是一种随机过程，未来状态的概率只与当前状态有关，不受过去状态的影响。它在金融、天气预报和自然语言处理等领域有广泛应用。在神经网络中，马尔可夫过程被用...
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01-24使用CNN和Transformer混合模型以提升性能的方法卷积神经网络（CNN）和Transformer是两种不同的深度学习模型，它们在不同的任务上都展现出了出色的表现。CNN主要用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检...
