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2026/7/24 06:07:21
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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。
多模态学习融合文本、图像、语音、视频等多种信息,实现统一理解与生成。如 DALL・E、Stable Diffusion、文心一言等模型。多模态 AI 更接近人类感知方式,能图文互转、视频理解、跨模态检索,是下一代智能系统核心。
神经网络由大量神经元节点与连接构成,模拟生物神经系统信息传递。单层神经网络只能处理线性问题,多层网络可拟合复杂非线性关系。神经元通过激活函数引入非线性,使模型具备强大表达能力。网络结构与参数优化决定最终学习效果。
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