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2026/7/23 03:29:09
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生成对抗网络(GAN)由生成器与判别器构成,二者对抗训练以提升性能。生成器负责生成逼真数据,判别器负责区分真假数据。GAN 可用于图像生成、超分辨率、风格迁移等,但训练不稳定、模式崩溃仍是其主要挑战。
小样本学习旨在用极少标注数据训练有效模型,贴近人类学习方式。包括元学习、迁移学习、数据增强等方法。在医疗、军事等数据稀缺场景价值显著。小样本学习是实现通用 AI 的关键,减少对海量标注数据的依赖。
Transformer 基于自注意力机制,完全依赖注意力建模序列依赖,摒弃循环结构。它支持并行计算,训练效率大幅提升。Transformer 成为 NLP 基石,衍生 BERT、GPT 等预训练模型。其思想也被引入 CV 领域,推动多模态模型发展。
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