微美全息布局量子对抗迁移学习，为跨领域数据处理提供新视角

CCTIME飞象网05-08

在当今数字化时代，机器学习技术已成为推动各行业发展的关键驱动力，从日常的语音助手到复杂的工业自动化流程，机器学习的身影无处不在。然而，随着应用场景的日益复杂，传统机器学习模型面临着诸多挑战。传统机器学习模型在特定领域的数据集上进行训练时，能够展现出出色的性能。例如，在语音识别领域，经过大量语音数据训练的模型可以准确识别各种口音和语言模式。为解决这一问题，迁移学习（Transfer learning...

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learning,TL）应运而生。迁移学习的核心思想是将在一个领域（源域）学习到的知识迁移到另一个领域（目标域），以帮助目标域的学习任务。此外，对抗迁移学习（Adversarial Transfer Learning,ATL）作为一种改进方案，通过引入生成模型来缩小不同领域数据集之间的差距。据悉，纳斯达克上市企业微美全息（WIMI.US）正在探索量子对抗迁移学习（Quantum Adversarial Transfer 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