人工智能什么是继承-后人工智能

人工智能中的继承是一种算法技术,用于将一个模型的输出作为输入,生成新模型的输出。继承通常用于学习过程中,将已经训练好的模型的权重和偏置作为新模型的输入,从而生成新模型的输出。
在继承中,通常使用一个基类来创建派生类。基类通常包含一些通用的属性和方法,而派生类则添加一些特定的属性和方法,以反映基类中的属性和方法。例如,在Python中,可以使用继承来创建一个继承自`numpy.array`的`pandas.DataFrame`对象。
在人工智能中,继承通常用于生成新的模型,例如,可以使用一个已经训练好的模型来生成新的图像分类器或自然语言处理模型。通过继承,可以使用基类中的方法和属性来生成新模型,并且新模型可以更好地反映基类中的属性和方法。