微信公众号:数学建模与人工智能QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning (github.com)13.迁移学习(Transfer)1. 什么是迁移学习迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法,就是把为任务 A 开发的模型作为…
例如,在游戏领域,强化学习可以训练AI玩家掌握复杂的游戏策略;在自动驾驶中,它可以帮助车辆学习如何安全、高效地行驶在复杂多变的道路环境中。 二、迁移学习概述 定义与原理迁移学习(Transfer Learning, TL)是一种利用已有知识或模型来解决新问题的学习方法。其核心思想在于,将在一个任务上学习到的特征表示或模型参数,...
迁移学习通过将源任务学习到的经验应用到目标任务,从而让目标任务的训练更灵活高效,也更贴近现实情况——往往要解决的目标问题可能很难直接学习,因为训练数据不足或者无法直接与环境交互难以获得训练数据。因此将迁移学习应用到强化学习中,势必能帮助强化学习更好地落地到实际问题。本文将从迁移学习、强化学习中的迁移学习...
常用的迁移学习方法包括领域自适应、多任务学习和元学习。领域自适应是指将在一个领域中学到的知识应用于另一个不同的领域;多任务学习是指在一个模型中同时学习多个相关或不相关任务;元学习是指在一个模型中学习如何学习,以便能够快速适应新的任务和数据集。迁移学习的优点是可以利用已有的知识和经验来加速新任务的...
机器学习领域有七种常见的训练方法,上一篇我们探讨了监督学习、无监督学习和半监督学习。今天,我们将深入探讨自监督学习、强化学习、迁移学习和多任务学习。🔍 自监督学习(Self-supervised Learning) 自监督学习就像给自己出一道无答案的题目,然后通过推理找出答案。它是一种特殊的无监督学习方法,通过创建从输入数据自身...
本文将探讨强化学习与迁移学习的结合，并介绍从源领域到目标领域的迁移方法。一、强化学习与迁移学习的基本原理 1.1强化学习通过智能体与环境的交互，通过学习最优策略来最大化累积奖励。它通常包含状态、动作、奖励和策略等核心组件。然而，在实际应用中，强化学习往往面临以下问题：1）样本数据稀缺：在某些任务中，...
【强化学习场景下的迁移学习】给定一个 源域(source domains)的集合 Ms={Ms∣Ms∈Ms},以及一个 目标域(target domain)Mt,迁移学习(Transfer Learning,TL)的目标是通过同时利用 Ms 的外部信息 Ds 以及Mt 的内部信息 Dt,学习到目标域的最优策略 π∗,即:π∗=argmaxEs∼μ0t,a∼π[QMπ(s,a...
4.目标迁移:这种方法是将一种强化学习任务的目标(例如,最大化累积奖励)迁移到另一种任务中。目标迁移可能需要对目标进行量化并调整,以便在新任务中适用。 为了提高迁移学习的效果,可以采用以下策略: *定义清晰的目标和奖励函数,以确保迁移过程中的方向性和有效性。 *利用相似性,观察目标环境和源环境之间的相似性,...
本文将介绍小数据方法的多重维度，包括迁移学习、数据标记、人工数据生成、贝叶斯方法和强化学习，以展示它们在各个领域的应用和价值。1. 迁移学习 迁移学习是一种小数据方法，它通过在一个领域中学到的知识来改善在另一个相关领域中的性能。这种方法通过迁移模型权重、特征或知识来实现，使模型能够在小数据集上更好...
迁移学习:通常是在有监督或无监督学习的基础上,通过微调(Fine-tuning)、特征迁移等方式实现知识的迁移。 强化学习:则是通过智能体与环境的持续交互,根据环境的反馈调整策略,实现自我学习。 应用场景: 迁移学习:适用于源任务与目标任务之间存在一定相似性的场景,如图像识别、自然语言处理等。 强化学习:更适用于需要智能...