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遷移學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)中在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)和自然語言處理任務(wù)中將預(yù)訓(xùn)練的模型作為新模型的起點(diǎn)是一種常用的方法，通常這些預(yù)訓(xùn)練的模型在開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候已經(jīng)消耗了巨大的時(shí)間資源和計(jì)算資源，遷移學(xué)習(xí)可以將已習(xí)得的強(qiáng)大技能遷移到相關(guān)的的問題上。

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遷移學(xué)習(xí)技術(shù)

在應(yīng)用層面了解遷移學(xué)習(xí)的原理及其優(yōu)勢(shì)

因?yàn)槲覀兪褂玫氖堑讓拥臉?gòu)建塊，我們可以輕松改變模型的某個(gè)單一部件（例如，將F.relu變?yōu)镕.sigmoid）。這樣做可以得到一個(gè)全新的模型架構(gòu)，它可能...

2018-10-27 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 1.0萬 0

對(duì)深度遷移學(xué)習(xí)的當(dāng)前研究進(jìn)行了回顧和分類

定義 1：（遷移學(xué)習(xí)）。給定一個(gè)基于數(shù)據(jù) Dt 的學(xué)習(xí)任務(wù) Tt，我們可以從 Ds 中獲取對(duì)任務(wù) Ts 有用的知識(shí)。遷移學(xué)習(xí)旨在通過發(fā)現(xiàn)并轉(zhuǎn)換 Ds 和...

2018-09-17 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 7684 0

講解CNN+RNN的各種組合方式，以及CNN和RNN的對(duì)比

運(yùn)用遷移學(xué)習(xí)，CNN特征，語句特征應(yīng)用已有模型2. 最終的輸出模型是LSTM，訓(xùn)練過程的參數(shù)設(shè)定：梯度上限(gradient clipping), 學(xué)習(xí)...

2018-09-13 標(biāo)簽：CNN 遷移學(xué)習(xí)RNN 5.3萬 0

如何使用TensorFlow Hub文本模塊構(gòu)建一個(gè)模型，以根據(jù)相關(guān)描述預(yù)測(cè)電影類型

您所選擇的預(yù)訓(xùn)練文本嵌入是您模型中的一個(gè)超參數(shù)，所以最好用不同的文本嵌入進(jìn)行試驗(yàn)，看看哪個(gè)的準(zhǔn)確性最高。先從用與您的文本最接近的文本訓(xùn)練過的模型開始。由...

2018-09-07 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集 TensorFlow 遷移學(xué)習(xí) 3424 0

遷移學(xué)習(xí)、多任務(wù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域的進(jìn)展

如果我們想使用多任務(wù)學(xué)習(xí)，但只有一個(gè)任務(wù)，該怎么辦呢？一篇名為 “Pseudo-task Augmentation: From Deep Multita...

2018-09-04 標(biāo)簽：算法機(jī)器學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 4193 0

一個(gè)two-stage框架，允許用戶直接操作自然場(chǎng)景的高級(jí)屬性

為了克服這一點(diǎn)，我們提出了一種結(jié)合神經(jīng)圖像生成和風(fēng)格遷移的方法。首先，我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)條件圖像合成模型，它能夠在目標(biāo)場(chǎng)景中生成具有輸入圖像類似語義內(nèi)容的“...

2018-08-31 標(biāo)簽：圖像遷移學(xué)習(xí) 2215 0

面向NLP任務(wù)的遷移學(xué)習(xí)新模型ULMFit

除了能夠更快地進(jìn)行訓(xùn)練之外，遷移學(xué)習(xí)也是特別有趣的，僅在最后一層進(jìn)行訓(xùn)練，讓我們可以僅僅使用較少的標(biāo)記數(shù)據(jù)，而對(duì)整個(gè)模型進(jìn)行端對(duì)端訓(xùn)練則需要龐大的數(shù)據(jù)集...

2018-08-22 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集 NLP 遷移學(xué)習(xí) 5845 0

什么是遷移學(xué)習(xí)？NLP遷移學(xué)習(xí)的未來

只用了100個(gè)案例，他們就達(dá)到了和用2萬個(gè)案例訓(xùn)練出的模型同樣的錯(cuò)誤率水平。除此之外，他們還提供了對(duì)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的代碼，因?yàn)榫S基百科有多種語言，這使得...

2018-08-17 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺 NLP 遷移學(xué)習(xí) 3996 0

了解遷移學(xué)習(xí),哪種情況適合做遷移學(xué)習(xí)？

算法的基本思想是從源 Domain 數(shù)據(jù)中篩選有效數(shù)據(jù)，過濾掉與目標(biāo) Domain 不match的數(shù)據(jù)，通過 Boosting方法建立一種權(quán)重調(diào)整機(jī)制...

2018-08-05 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)算法遷移學(xué)習(xí) 6553 0

用遷移學(xué)習(xí)探明CV任務(wù)的底層結(jié)構(gòu)

今晨，第31屆CVPR在美國鹽湖城正式召開。斯坦福和伯克利合作的Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learn...

2018-06-26 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺遷移學(xué)習(xí) 2718 0

無監(jiān)督訓(xùn)練加微小調(diào)整，只用一個(gè)模型即可解決多種NLP

基于一個(gè)可伸縮的、任務(wù)無關(guān)的系統(tǒng)，OpenAI在一組包含不同的語言任務(wù)中獲得了最優(yōu)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，方法是兩種現(xiàn)有理念的結(jié)合：遷移學(xué)習(xí)和無監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練。

2018-06-13 標(biāo)簽：NLP 遷移學(xué)習(xí) 6197 0

什么是遷移學(xué)習(xí)？遷移學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)方法與工具分析

人工智能競爭，從算法模型的研發(fā)競爭，轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量的競爭，這些成功的模型和算法主要是由監(jiān)督學(xué)習(xí)推動(dòng)的，而監(jiān)督學(xué)習(xí)對(duì)數(shù)據(jù)極度饑渴，需要海量數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)...

2018-05-11 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.3萬 0

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PDF是Portable Document Format的簡稱，意為“可攜帶文檔格式”，是由Adobe Systems用于與應(yīng)用程序、操作系統(tǒng)、硬件無關(guān)的方式進(jìn)行文件交換所發(fā)展出的文件格式。PDF文件以PostScript語言圖象模型為基礎(chǔ)，無論在哪種打印機(jī)上都可保證精確的顏色和準(zhǔn)確的打印效果，即PDF會(huì)忠實(shí)地再現(xiàn)原稿的每一個(gè)字符、顏色以及圖象。
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vs2005一般指Visual Studio 2005，復(fù)雜的應(yīng)用程序需要多支訓(xùn)練有素的開發(fā)團(tuán)隊(duì)來實(shí)現(xiàn)。對(duì)于開發(fā)團(tuán)隊(duì)作出的任何主要承諾來說，信息交流都是成功的一個(gè)基本元素。新的 Visual Studio Team System 擴(kuò)展了 Microsoft 的優(yōu)秀功能
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數(shù)據(jù)科學(xué)是利用科學(xué)方法、流程、算法和系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中提取價(jià)值的跨學(xué)科領(lǐng)域。數(shù)據(jù)科學(xué)家綜合利用一系列技能（包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和業(yè)務(wù)知識(shí)）來分析從網(wǎng)絡(luò)、智能手機(jī)、客戶、傳感器和其他來源收集的數(shù)據(jù)。
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　　Simo一般指西瑪電機(jī)（西安電機(jī)廠電機(jī)產(chǎn)品），西瑪電機(jī)是原西安電機(jī)廠生產(chǎn)出來的自主型電機(jī)產(chǎn)品。
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