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2026/7/23 06:45:23
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小样本学习旨在用极少标注数据训练有效模型,贴近人类学习方式。包括元学习、迁移学习、数据增强等方法。在医疗、军事等数据稀缺场景价值显著。小样本学习是实现通用 AI 的关键,减少对海量标注数据的依赖。
BERT 是基于 Transformer 编码器的预训练模型,采用双向语言建模。通过海量文本无监督预训练,再在下游任务微调。BERT 在问答、分类、命名实体识别等任务刷新纪录。它标志 NLP 进入预训练微调时代,显著降低任务开发成本。
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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