人工智能中的视觉处理涉及分析和解释视觉数据，如图像和视频，以提取有意义的信息。此过程通常包括图像预处理、特征提取等任务，以及将机器学习模型应用于分类、分割或对象检测等任务。视觉处理是面部识别、自动驾驶汽车和增强现实等应用不可或缺的一部分。卷积神经网络 (cnn) 和转换器等技术通常用于现代AI系统中的视觉处理，使它们能够处理大规模和复杂的视觉数据。
Google Lens 背后的技术是什么？
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自监督学习的常见应用有哪些？
自监督学习（SSL）在各种应用中被使用，主要是为了提高在标注数据稀缺或获取成本高昂的情况下模型的性能。这种方法利用大量未标注的数据来训练模型，而无需广泛的人力干预。常见的应用包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉和推荐系统。在这些领域中，S
什么是少样本学习模型？
自然语言处理 (NLP) 中的零样本学习 (ZSL) 是一种方法，其中训练模型以执行任务，而无需在训练阶段看到这些任务的任何特定示例。该模型不是从每个可能的任务的标记数据中学习，而是利用来自相关任务或一般概念的现有知识。这可以节省时间和资源
什么是层次嵌入？
层次嵌入是一种用于以多层次或分级方式组织和捕捉数据中关系的表示方法。与可以在平面空间中表示项目的传统嵌入不同，层次嵌入创建了一个结构化模型，其中每个层级可以表示不同的细粒度或信息类别。这种结构允许模型捕捉数据中的局部（特定）和全局（一般）关