预训练模型可选FC网络; 网络特点描述 FC:基础句对匹配模型,可以任意搭配其他各种经典网络 SimNet-CNN:卷积神经网络,能够处理变长的序列输入,提取一个局部区域之内的特征 SimNet-BOW:词袋模型,不考虑语法和语序,用一组无序单词来表达一段文本 SimNet-GRU:门控循环单元网络,能够较好地处理序列文本中长距离依赖的问题 SimNet-LSTM:长短期记忆网络,能够较好地处理序列文本中长距离依赖问题
热心市民周先生 9月11日 1566 0 1 一只思考的猫 关注 已关注 相关文章 LangChain:大语言模型应用框架 快速上手 Prompt-tuning 【AIGC】一起学习prompt提示词(4/4)【经典】【15种提示词技巧】 热点话题 基于千帆AppBuilder整新活儿:打造公众号专属数智人“小秘”!
深度学习可以处理任何类型的数据,例如图片、文本等等;但是这些数据很难用机器完成。大模型可以训练更多类别、多个级别的模型,因此可以处理更广泛的类型。另外:在使用大模型时,可能需要一个更全面或复杂的数学和数值计算的支持。深度学习算法不需要像大模型那样训练大量数量的模型来学习特征之间的联系。深度学习算法是基于神经元的,而大模型是利用大量参数训练神经网络。
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为统一起见,除非是约定俗成或者有相应规范的,凡是HTTP标准中规定的表示日期和时间字段用GMT,其他日期时间表示的地方一律采用UTC时间,遵循ISO 8601,并做以下约束: 表示日期一律采用 YYYY-MM-DD 方式,例如 2014-06-01 表示2014年6月1日。 表示时间一律采用 hh:mm:ss 方式,并在最后加一个大写字母Z表示UTC时间。
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解决方案 第1步:打开微信,在搜索框搜索小程序“识菜君”点击“发现”按钮 第2步:用户选择拍照 或者 相册图片 进行识别 第3步:识别完成后可点击查看更多详情 第4步:了解蔬菜禁忌人群、适宜人群、菜谱做法等信息。 案例产品需求,欢迎 合作咨询 了解更多产品详情!