🏠 Accueil
基準測試
📊 Tous les Benchmarks 🦖 Dinosaure v1 🦖 Dinosaure v2 ✅ To-Do List Apps 🎨 Pages Libres 🎯 FSACB - Showcase 🌍 Traduction
Modèles
🏆 Top 10 Modèles 🆓 Modèles Gratuits 📋 Tous les Modèles ⚙️ Modes Kilo Code
Ressources
💬 Prompts IA 📖 人工智能詞彙表 🔗 Liens Utiles

AI 詞彙表

人工智能完整詞典

200
類別
2,608
子類別
30,011
術語
📂
子類別

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。

16 術語
📂
子類別

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。

3 術語
📂
子類別

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。

0 術語
📂
子類別

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。

9 術語
📂
子類別

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。

12 術語
📂
子類別

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。

8 術語
📂
子類別

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。

13 術語
📂
子類別

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

9 術語
📂
子類別

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。

7 術語
📂
子類別

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。

2 術語
📂
子類別

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。

8 術語
📂
子類別

关系网络

学习比较样本对以进行少样本分类的模型。

3 術語
📂
子類別

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。

2 術語
📂
子類別

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。

6 術語
📂
子類別

迁移学习适配

微调预训练模型以实现ZSL/FSL中的最佳性能

0 術語
🔍

搵唔到結果