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2026/7/23 05:40:28
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贝叶斯方法基于概率推理,利用先验知识与观测数据更新后验概率,常用于分类、决策、风险预测,如垃圾邮件过滤、疾病诊断。贝叶斯模型天然支持不确定性表达,可解释性强,适合小样本与高风险决策场景。
语义分割对图像逐像素分类,实现精细场景理解。广泛用于自动驾驶路面感知、医疗影像病灶分割等。FCN 首次实现端到端分割,后续 U-Net、DeepLab 等模型不断提升精度与边界效果。分割技术推动机器对环境精细化认知。
深度学习是机器学习的子集,基于多层神经网络模拟人脑结构处理复杂数据。它能自动提取特征,避免人工特征工程。深度学习在图像、语音、自然语言任务上取得革命性突破。算力提升与大数据积累使其快速发展,成为当代 AI 主流技术。
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