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人工智能完整词典
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零样本学习 (ZSL)
一种机器学习范式，模型通过使用辅助语义信息（如文本描述或属性）来识别训练期间从未见过的类别。
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语义分解
将复杂类别分解为基本共享属性的过程，通过组合这些原子元素促进对新类别的泛化。
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属性空间
高维向量空间，其中每个维度代表一个特定的语义属性，作为已见类别和未见类别的共同领域。
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语义嵌入
捕获概念间语义关系的密集向量表示，允许在类别之间进行相似性度量和知识转移。
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属性-类别映射
学习属性表示与类别之间对应关系的函数，对于零样本场景中的分类至关重要。
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基于属性的推理
模型首先检测实例中存在的属性，然后基于这些观察推断可能类别的识别过程。
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语义知识库
包含概念和属性之间语义关系的结构，作为零样本学习的外部知识来源被利用。
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语义投影偏差
零样本学习模型倾向于优先预测训练期间见过的类别，即使在广义零样本场景中也存在的现象。
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广义零样本学习 (GZSL)
零样本学习的扩展，模型需要同时分类已见和未见类别，更好地反映实际应用场景。
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