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人工智能完整词典
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零样本分类
一种分类技术，模型通过将数据特征映射到类的语义描述来推断未知类的标签。
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语义迁移
在语义域之间传输知识的过程，以泛化到训练期间未观察到的类。
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语义空间
连续向量表示，其中语义概念被投影以允许比较和知识迁移。
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语义属性
描述对象属性的二元或连续描述性特征，作为见过和未见过的类之间的桥梁。
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词嵌入
捕获单词语义关系的密集向量表示，用作零样本学习中的先验知识。
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视觉-语言模型
能够同时理解和链接视觉内容和文本描述的统一神经架构。
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极端泛化
模型在与训练期间使用的数据分布截然不同的数据上表现的能力。
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有限数据学习
学习场景，其中某些目标类的标记数据很少或不存在。
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未知类别推理
模型在训练过程中从未遇到过的类别中对输入进行分类的预测过程。
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知识迁移
允许将在源任务上获得的知识重新用于解决不同目标任务的机制。
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语义映射
将视觉特征投影到与文本描述共享的语义空间中的数学函数。
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元学习
模型学会学习的学习方法，优化其用少量示例快速适应新任务的能力。
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多模态投影
将不同模态（文本、图像、音频）对齐到公共向量空间以进行知识迁移的技术。
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