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2026/7/24 10:49:41
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LSTM 即长短期记忆网络,是改进型 RNN,通过门控机制控制信息流动。遗忘门、输入门、输出门协同工作,选择性保留或丢弃信息,有效解决长序列梯度消失问题。LSTM 广泛用于机器翻译、语音识别、股市预测等任务,是序列建模重要突破。
迁移学习将一个领域学到的知识迁移到新领域,减少数据需求。在小样本场景尤为重要,避免从零训练。预训练模型在源数据集学习通用特征,再在目标任务微调。迁移学习大幅降低 AI 应用门槛,加速中小企业与传统行业落地。
支持向量机(SVM)寻找最优分类超平面,最大化类别间隔,泛化能力优秀,适合高维小样本数据。通过核函数处理非线性问题,早期在文本分类、图像识别中表现突出。虽被深度学习超越,仍在轻量化任务中高效可用。
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