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成都孕妈25万-30万【13922752523微信電話】高薪代妈(26-35)万起！包吃包住报销车费！Transformer 基于自注意力机制，完全依靠注意力建模序列关系，支持并行训练，效率远超 RNN。它成为 NLP 的基础架构，催生 BERT、GPT 等预训练模型。Transformer 思想也被引入计算机视觉，推动多模态统一建模快速发展。 零样本学习让模型处理从未见过的类别，依靠语义知识泛化。利用类别描述、属性向量或知识图谱关联未知类别。零样本学习提升模型灵活性，适用于类别不断变化的场景。它体现更高层次智能，是 AI 重要研究方向。 图像分类是 CV 基础任务，判断图像所属类别。CNN 出现前依赖人工设计特征，效率低下。AlexNet 首次在竞赛中大幅超越传统方法，开启深度学习时代。如今 ResNet、Vision Transformer 等模型在分类任务接近甚至超越人类水平。 半监督学习结合少量标注数据与大量无标注数据训练模型，降低标注成本。现实场景中标注数据稀缺，半监督能有效利用海量未标注数据提升性能。常见方法包括自训练、协同训练等。它在自然语言处理、图像识别中广泛应用，平衡效果与成本。