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预测学习涉及训练神经网络，使其能够从观测到的输入中推断未观测到的数据点，而无需显式的人工标签。通过解决诸如语言中的下一个词元预测或图像中的掩码建模等任务，模型能够学习到强大的数据 …

模式理论为理解如何通过模式来描述复杂对象和现象提供了严谨的数学基础。它认为任何对象都可以通过其

一种通过分析数据空间中的模式来描述复杂结构的数学框架。

知觉是外部刺激经过感知系统处理后形成的内部表征。在人工智能中，这对应于从低级信号处理中输出的结构化数据

由感知器处理后的感官输入所产生的心理表征或解释结果。 …

这一概念涉及分析机器学习模型中表示结构的特性。它关注数据点在高维空间中的分布、聚类或分离情况。

考察数据表示所在空间的几何和拓扑性质。

自监督学习是一种技术，算法从无标签数据本身创建监督信号，通常通过预测输入的缺失部分来实现。它弥合了无监督学习和…

一种训练方法，模型从输入数据中生成 …

跨模态人工智能涉及处理和关联来自不同模态的数据，例如结合视觉、听觉和文本输入。这些系统学习共享表示以理解关系…

整合和处理不同感官数据类型（如文本和 …

在机器学习中，潜在变量是影响观测数据的未观察因素。在神经网络中，特别是自编码器和扩散模型中，潜在空间代表压缩的、抽象的

指模型内部空间中捕获数据关键特征的隐藏变量 …

这种方法鼓励模型在潜在空间中拉近正样本对（相似项）的嵌入表示，同时推远负样本对（不相似项）。它在计算机视觉和自然语言处理领域被广泛用于学习高质量的特征表示。

对比 …