课程总结（李宏毅）
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输入为矩阵形式的数据，适用于卷积神经网络。
输入为序列类型的信息，例如语音信号与文本内容，适用于自注意力机制。
在变压器模型中，输入与输出的长度可以存在差异。
进阶主题：
使计算机具备生成能力：生成模型
借助未进行标记的数据资源，当前最为引人关注的自主监督学习方法
训练集与测试集存在差异、领域适应性调整
machine learning在多个领域的应用表现如下：
- 与COVID-19疫情相关的趋势分析与预测
- 图像处理，包括分类、攻击、适应性调整、压缩、解析及绘图
- 自然语言处理，涉及翻译与问答系统
- 语音识别，涵盖语音辨识与说话人识别
- 借助强化学习技术使机器具备游戏能力
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