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人工智能完整词典
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原型网络
元学习架构，通过计算训练样本嵌入的平均值创建类原型，通过最小欧几里得距离对新实例进行分类
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类原型
类的中心向量表示，计算为支持集样本嵌入的平均值，作为分类的参考
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基于距离的Softmax
激活函数，将查询和原型之间的负距离转换为分类概率，使用公式 exp(-d) / Σ exp(-d)
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原型损失
损失函数，优化编码器以最小化原型空间中的类内距离并最大化类间距离
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原型向量化
将支持样本转换为代表每个类基本特征的唯一数值向量的过程
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类分离
原型网络的主要目标，旨在最大化嵌入空间中不同类原型之间的距离
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基于距离的分类
参数化分类器的替代方法，预测基于与类表示的度量接近度而非学习权重
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类质心
代表类嵌入重心的数学点，计算为向量平均值以形成原型
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嵌入维度
原型和查询所在的向量空间的大小，影响模型的判别能力。
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相似度函数
量化两个向量之间接近程度的数学函数，用于在原型网络中比较查询与原型。
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小样本学习
一种训练策略，其中每个批次构成一个完整的小样本任务，使模型能够学习快速泛化的能力。
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原型表示
一种分类模型，其中每个类别由一个独特的向量表示，该向量捕捉了可用示例的基本特征。
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