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人工智能完整词典
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零样本学习（ZSL）
模型利用语义描述识别训练期间未见过的类别的能力。
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小样本学习 (FSL)
通过每类极少量样本（通常1-5个）进行学习，以泛化到新任务。
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元学习
学习如何学习，模型获得快速泛化能力以适应新任务。
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提示工程
优化文本提示设计，引导模型实现零样本/少样本学习性能而无需重新训练。
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原型网络
通过少量样本创建类别表示（原型）以进行分类的架构。
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度量学习
优化样本间相似性的嵌入空间学习，用于少样本学习。
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跨语言零样本
在无训练样本的情况下，通过语言间知识迁移完成特定语言任务。
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基于属性的学习
利用可分解的语义属性在零样本学习中识别未见类别
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记忆增强网络
具有外部存储架构，用于快速存储和检索信息，以支持小样本学习。
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自监督预训练
在未标注数据上进行预训练以提升模型的零样本/少样本学习能力。
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知识图谱集成
整合实体间的结构化关系以增强零样本学习推理能力。
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关系网络
学习比较样本对以进行少样本分类的模型。
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持续学习用于零样本/少样本学习
逐步适应新类别/任务而不遗忘先前知识。
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小样本学习中的数据增强
生成式技术用于人工扩增小样本学习中的小型数据集。
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迁移学习适配
微调预训练模型以实现ZSL/FSL中的最佳性能
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