零样本学习：AI 如何在没有训练数据的情况下进行学习,Business Directories,Company Directories

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零样本学习--一文先了解 - 知乎
我们将这样的方法称为小样本学习 Few-Shot Learning，相应的，如果只有一个标注样本，称 One-Shot Learning，如果不对该类进行样本标注学习，就是零样本学习Zero-Shot Learning
零样本学习与少样本学习是怎样工作的？一文看懂 | AI工具集
零样本学习（Zero-shot Learning）与少样本学习（Few-shot Learning）作为新兴的前沿技术，赋予AI类似人类的“举一反三”能力，使其能在数据稀缺的场景下快速学习新知识、适应新任务。
零样本学习（zero-shot learning）——综述 - CSDN博客
本文介绍了零样本学习的基本概念、方法分类及未来研究方向。零样本学习属于迁移学习，旨在利用训练集中已知类别的信息预测未知类别的样本。
零样本学习（Zero-shot learning）以及它与少样本学习（Few-shot learning）、单样本学习（One-shot . . .
定义：零样本学习指的是在训练过程中模型从未见过目标类别的样本，但在推理时依然能够对这些类别进行正确预测。模型借助于辅助的语义信息（如属性描述、文本描述、类别嵌入等）来建立已知类别与未知类别之间的关联，从而实现对新类别的泛化能力。
零样本学习：AI 如何在没有训练数据的情况下进行学习
什么是零样本学习？零样本学习使 AI 能够在没有先前训练的情况下处理新信息，这对于 AI 的适应性和实际应用来说具有变革性意义。
零样本学习（Zero-shot Learning, ZSL）：示例指南 - 知乎
零样本学习（Zero-shot Learning, ZSL）是一种技术，它使模型能够在训练过程中无需任何标注示例的情况下识别和分类新概念，并处理它们未专门训练过的任务。
什么是零样本学习？| IBM
什么是零样本学习？零样本学习 (ZSL) 是一种机器学习场景；在此场景中， AI 模型经训练可对对象或概念进行识别和分类，而事先不知道这些类别或概念的任何示例。
零样本学习 - Hugging Face 社区计算机视觉课程 - Hugging Face 文档
零样本学习（ZSL）和广义零样本学习（GZSL）属于一种机器学习算法类型，其中图像分类模型需要对训练中未包含的标签进行分类。