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2026/7/24 13:55:58
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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。
循环神经网络(RNN)适合处理文本、语音、时间序列等顺序数据,通过记忆单元保留历史信息,捕捉时序依赖。但传统 RNN 在长序列中易出现梯度消失问题,难以有效建模长期依赖。因此在实际应用中常被改进型结构替代。
迁移学习将一个领域学到的知识迁移到新任务,减少对大量标注数据的依赖,尤其适合小样本场景。通过预训练模型提取通用特征,再在目标数据集微调,迁移学习大幅降低 AI 开发门槛,加速传统行业智能化转型。
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