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北京孕妈25万-30万【13922752523微信電話】高薪代妈(26-35)万起！包吃包住报销车费！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。 生成对抗网络由生成器与判别器组成，二者对抗训练。生成器伪造数据，判别器区分真假，不断提升能力。GAN 可生成逼真图像、音频、文本等内容，在图像超分、风格迁移、数据增强中应用广泛。但训练不稳定、模式崩溃是其常见挑战。 图像分类是 CV 基础任务，判断图像所属类别。CNN 出现前依赖人工设计特征，效率低下。AlexNet 首次在竞赛中大幅超越传统方法，开启深度学习时代。如今 ResNet、Vision Transformer 等模型在分类任务接近甚至超越人类水平。 模糊逻辑处理不确定信息，模拟人类近似推理方式，适用于难以精确建模的系统，如家电控制、交通调度。模糊逻辑提升 AI 对复杂现实场景的适应性，在控制领域广泛应用，增强系统鲁棒性与人性化程度。