信息检索中的伦理考虑有哪些?

信息检索中的伦理考虑有哪些?

具有嵌入的零样本学习 (ZSL) 是指模型使用嵌入作为先验知识的来源,对训练期间从未遇到过的类或任务进行预测的能力。这个想法是利用学习的嵌入将知识从已知任务转移到看不见的任务。例如,如果一个模型被训练来识别各种动物,如猫、狗和马,它仍然可以使用嵌入空间中捕获的关系对斑马进行分类,即使它从未在斑马上明确训练过。

在嵌入的上下文中,零样本学习通常依赖于语义嵌入,其中每个类或任务由捕获其特征或属性的向量表示。这些语义向量通常在大规模数据集上进行预训练,并用于将未见过的类与已知的类进行比较。例如,模型可以通过将新对象的语义嵌入与其已经学习的对象的语义嵌入进行比较来对其进行分类。

使用嵌入的零样本学习对于自然语言处理和图像识别等任务变得越来越重要,在这些任务中,推广到新的、看不见的数据的能力至关重要。通过使用嵌入,模型可以根据它们与先前学习的数据的相似性来推断有关新类或任务的信息,使它们能够处理各种现实世界的应用程序,在这些应用程序中,对每个可能的类进行训练是不可行的。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
少样本学习和零样本学习在人工智能发展中的未来是什么?
协同过滤是一种推荐技术,通常用于各种应用程序,如在线零售,流媒体服务和社交媒体平台。它通过分析多个用户的偏好和行为来识别模式和相似性。从本质上讲,这个想法是,如果两个用户有喜欢相似物品的历史,那么他们可以用来互相推荐物品。协同过滤主要有两种
Read Now
图像处理在机器学习中有用吗?
现代OCR系统在很大程度上基于机器学习,特别是用于识别各种字体,大小和条件的文本。传统的OCR方法依赖于模式匹配和基于规则的方法,但是这些系统在文本外观或嘈杂背景的可变性方面挣扎。卷积神经网络 (cnn) 等机器学习模型通过使系统能够直接从
Read Now
知识图谱嵌入是什么?
知识图谱可以通过提供结构化的方式来表示和组织信息,从而显着增强文本挖掘。它们由实体 (如人、地点和概念) 以及这些实体之间的关系组成,从而创建相关数据的网络。当应用于文本挖掘时,知识图通过允许改进对信息的理解、组织和检索来帮助从非结构化文本
Read Now

AI Assistant