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Neo4j是什么

Neo4j是一种图形数据库,用于存储和管理连接数据。它通过节点(实体)、关系(边)和属性(特征)来表示和存储数据,实现高效的图形查询与分析。 Neo4j的主要特点是: 1. 以图形方式存储数据。...

人工智能
2023-05-07
325

GAN是什么

生成式对抗网络(GAN)是一种通过对抗训练来学习数据分布的无监督学习方法。它通过一个生成器与一个判别器的对抗来学习约真实数据的分布,生成真实样本。GAN的主要思想是: 1. 生成器...

人工智能
2023-05-07
212

RNN是什么

循环神经网络(RNN)是一种用于序列数据处理的深度神经网络。它通过循环结构及内部记忆来学习序列中元素之间的依赖关系,实现分类、回归与生成任务。RNN的主要思想是: 1. 连续的神经...

人工智能
2023-05-07
235

CNN是什么

卷积神经网络(CNN)是一种用于图像识别的深度神经网络。它通过卷积层和池化层来提取图像的特征,实现识别与分类。CNN的主要思想是: 1. 卷积层:使用卷积核对输入图片进行卷积操作来提...

人工智能
2023-05-07
119

NLP的词嵌入

词嵌入是将词或句子映射为语义向量的方法,是NLP中重要的技术之一。主要的词嵌入方法有: 1. 一热编码:将词映射为稀疏向量,只有在词汇表中的索引位置为1,其余位置为0。无法体现词与...

人工智能
2023-05-07
145

NLP的语言建模

语言模型是计算语言序列概率的模型,是自然语言处理的基石与核心。主要的语言建模方法有: 1. n-gram模型:根据n个词的历史上下文计算下一个词的概率。简单但无法建模长距离依赖。...

人工智能
2023-05-07
88

NLP的文本摘要

文本摘要是生成文本的精炼概括,是NLP中重要的任务之一。它可以提取文本的主旨与要点,帮助人快速理解文本内容。主要的文本摘要方法有: 1. 基于规则的摘要:使用人工定义的规则对文...

人工智能
2023-05-07
192

NLP的语音识别

语音识别是将语音信号转换为文本,是NLP的重要分支与应用。主要的语音识别方法有: 1. 基于规则的语音识别:使用语音学知识定义语音与文本的对应规则进行识别。规则难以覆盖全部发音...

人工智能
2023-05-07
299

NLP的对话系统

对话系统可以与用户进行自然的语音或文本对话,是NLP的重要应用之一。主要的对话系统方法有: 1. 基于规则的对话系统:使用人工定义的对话框架、模板与规则进行对话。规则难以覆盖全...

人工智能
2023-05-07
122

NLP的问答系统

问答系统可以自动理解用户的自然语言问询并给出相应的答复,是NLP的重要应用之一。主要的问答系统包括: 1. 基于规则的问答系统:使用人工定义的问答规则与模板匹配用户问询并提取答...

人工智能
2023-05-07
194

NLP的文本生成

文本生成是使用模型自动生成文本序列,是NLP的重要任务与应用。主要的文本生成方法有: 1. 统计语言生成:使用语言模型计算文本序列的概率,选择概率最大的序列。代表模型有n-gram模型...

人工智能
2023-05-07
207

NLP的机器翻译

机器翻译是使用计算机翻译一种语言的文本为另一种语言,是NLP中的核心应用之一。主要的机器翻译方法有: 1. 统计机器翻译:使用大规模平行语料训练统计模型,模型根据源语言文本生成...

人工智能
2023-05-07
137

NLP的信息提取

信息提取是从非结构化文本中提取结构化信息,是NLP中重要的技术与应用。常见的信息提取任务有: 1. 实体识别:识别文本中的命名实体,如人名、地名、机构名等。是信息提取的基础任务...

人工智能
2023-05-07
121

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