14-迁移学习模型构成

hccmap 2023-01-12 22:59:39

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一种深度学习方法---迁移学习
接下来我会介绍关于迁移学习的以下内容。 它是什么？ 它是如何工作的？ 为什么使用它？ 什么时候使用？ 转移学习的方法： 训练模型；使用预先训练的模型；和特征提取 总结：进一步阅读 1. 什么是迁移学习？ 迁移学习： 遇到一个新问题，不是从头训练一个网络模型，而是在现有的预训练模型上，再次训练或者直接使用。 因为他可以用较少的数据来训练深度神经网络，如果你数据不足，可以考虑下迁移学习。现在大多...
机器学习---迁移学习方法
由于P(xs)≠P(xt),因此，直接减小二者之间的距离是不可行的。的第一作者Sinno Jialin Pan以前是中山大学的数学硕士，他想用更简单的方法来解决。其中，tr(`)操作表示求矩阵的迹，用人话来说就是一个矩阵对角线元素的和。习的目的就是要借助Ds的知识，来学习目标域Dt的知识（标签）。源领域就是有知识、有大量数据标注的领域，是我们要迁移的对象；后，RKHS空间中的内积就可以转换成核函数，所以最终MMD可以直接通过核函数进行计算。的核函数，把一个难求的映射以核函数的形式来求，不就可以了？
模型的学习方式-迁移学习、多任务学习、小样本学习、元学习
模型学习方式相关
深度学习的迁移模型
"深度学习的迁移模型"主题报告速记与评述（四） 红豆家的白楚先森 关注2017.11.04 22:33* 字数 3275 阅读 141评论 0喜欢 0笔者按 ：机器学习正在走向基于“语义”的可解释模型的新时代。迁移学习很有可能接过监督学习今天的辉煌，显著提升模型的可解释性和适应性：不仅在有着大数据的领域性能优异，还能迁移到只有小数据的新领域中表现出色。概要CCAI主办方提供了Slides的下载链接...
NLP迁移学习——迁移学习的概念与方法
文章目录什么是迁移学习1.迁移学习的概念2.迁移学习的优点NLP中的词向量1.什么是词向量、词嵌入2.词嵌入与one-hot编码的区别3.如何进行词嵌入1）CBOW模型2）skip-gram模型NLP中的语言建模1）基于特征的迁移学习（ELMo）2）基于微调的迁移学习（ULM-Fit、OpenAI GPT、BERT）ULM-Fit模型OpenAI GPT模型BERT模型 什么是迁移学习 1.迁移学习的概念 前百度首席科学家、斯坦福教授吴恩达在2016年的NIPS会议上讲到： 未来，真正的人工智能会落在uns
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