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2026/7/23 01:53:47
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强化学习通过智能体与环境不断交互试错,学习最优决策策略,以最大化长期累积奖励。其过程类似人类学习,不断调整行为以获得更好反馈。强化学习常用于游戏 AI、机器人控制、自动驾驶决策,是实现序列决策智能的重要方向。
零样本学习使模型能识别从未见过的类别,依靠语义描述、属性或知识图谱实现泛化。无需额外标注即可处理新类别,提升系统灵活性。零样本学习体现更高层次智能,是开放环境下 AI 系统的重要能力。
卷积神经网络专为处理网格结构数据设计,尤其擅长图像任务。核心组件包括卷积层、池化层与全连接层。卷积层提取局部特征,池化层降维并保留关键信息。CNN 具有权值共享特性,大幅减少参数,提升效率,是计算机视觉的基础模型。
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