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深度学习中的少样本学习是什么?
少样本学习(FSL)是深度学习的一个子领域,专注于训练模型以识别模式和进行预测,使用的标记数据量非常有限。传统的机器学习方法通常需要大量的数据集进行训练,而少样本学习的目标则是使模型能够仅通过少量示例进行泛化。这在获取标记数据成本高昂或耗时
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“作为服务的容器(CaaS)通过一系列已建立的协议和工具来管理容器之间的网络,为容器化环境内外的通信提供便利。这包括为容器化应用创建隔离的网络,使它们能够安全地进行通信,同时与其他应用保持分离。 CaaS 平台通常提供内置的网络功能,允许开
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多模态人工智能中的一些关键研究领域是什么?
"多模态人工智能专注于整合和分析来自不同模态的数据,如文本、图像、音频和视频。该领域的关键研究方向包括表示学习,模型在此过程中学习有效地表示和组合不同类型的数据,以及跨模态检索,允许在不同格式中搜索内容。例如,一个多模态人工智能系统可能会被
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