21、机器学习中的高级技术与生成式建模

机器学习中的高级技术与生成式建模

1. 高级深度学习技术回顾

之前我们学习了包括卷积神经网络（CNNs）、Transformer和图神经网络（GNNs）在内的高级深度学习技术。这些技术被广泛应用于不同的数据类型和问题建模，例如图像和图像形状数据、文本和序列数据以及图数据。我们还接触了一些使用这些技术开发的著名模型，并通过Python和PyTorch实践了从头构建这些高级模型或对其进行微调。

以下是一些常见问题及解答：
1. CNNs和GNNs可用于哪些问题？ ：CNNs常用于图像识别、目标检测、图像分割等；GNNs可用于社交网络分析、分子结构预测、知识图谱推理等。
2. 应用卷积是否能保留图像中的局部模式？ ：是的，卷积操作通过在图像上滑动卷积核，能够有效地捕捉和保留局部模式。
3. 减少标记数量是否会导致语言模型出现更多错误？ ：有可能，减少标记数量可能会丢失一些关键信息，从而增加语言模型出错的概率。
4. 文本标记化过程中的填充是什么？ ：填充是在文本标记化时，为了使所有输入序列长度一致，在较短序列后面添加特定标记（如零）的操作。
5. 在PyTorch中为CNNs和GNNs构建的网络架构类是否相似？ ：有一定的区别，虽然都基于神经网络的基本概念，但由于处理的数据类型和任务不同，具体的架构设计会有所差异。
6. 何时需要边特征来构建GNNs？ ：当图的边包含重要信息，如边的权重、关系类型等，且这些信息对模型的预测