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2026/7/24 21:27:59
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Transformer 基于自注意力机制,完全依赖注意力建模序列依赖,摒弃循环结构。它支持并行计算,训练效率大幅提升。Transformer 成为 NLP 基石,衍生 BERT、GPT 等预训练模型。其思想也被引入 CV 领域,推动多模态模型发展。
词嵌入将词语映射为低维向量,使其具备语义相似度与计算能力。Word2Vec、GloVe 等经典模型使词语能够在向量空间中表达语义关系。词嵌入为深度模型提供高质量文本表示,显著提升各类 NLP 任务效果,成为现代流程标配。
模糊逻辑处理不确定与模糊信息,模拟人类近似推理。适用于难以精确建模的系统,如家电控制、交通信号调节。模糊逻辑增强 AI 对复杂现实场景适应性,在控制领域广泛应用,提升系统鲁棒性与人性化程度。
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