1.1强化学习 强化学习是一种通过智能体与环境的交互,使智能体根据环境的反馈来优化其行为的机器学习方法。它通过奖励和惩罚的机制,使智能体能够逐步学习,从而最大化长期累积奖励。 1.2迁移学习 迁移学习是指通过将已学知识和经验应用到新任务中,以提高新任务学习性能的机器学习方法。它通过利用源领域的知识和经验,来...
与监督学习和无监督学习不同,强化学习是智能体与环境之间的交互,智能体通过不断试错来寻找最优的行为策略。迁移学习是一种机器学习的方法,指的是一个预训练的模型被重新用在另一个任务中。当需要完成的任务没有足够的的标签数据时(新的标签数据很难获取、费时、昂贵),传统的监督学习方法会失灵——它往往无法得出...
深度学习与强化学习的区别:深度学习和强化学习首先都是自主学习系统。它们之间的区别在于,深度学习是从训练集中学习,然后将学习到的知识应用于新数据集,是一种静态学习,而强化学习是通过连续的反馈来调整自身的动作以获得最优结果,是一种不断试错的过程,这是动态学习。 有一点需要注意,深度学习和强化学习并不是相互排...
迁移学习在自然语言处理、计算机视觉等领域有广泛应用。 二、相互对比、区别与联系 机器学习是一个广泛的概念,包括了深度学习、强化学习和迁移学习等子领域。 深度学习是机器学习的一个子集,主要关注多层神经网络的研究。 强化学习和迁移学习也是机器学习的子领域,但它们的研究重点和方法有所不同。 这些领域之间存在一定...
诸多媒体流行词汇萦绕在我们耳边,比如人工智能 (Artificial Intelligence)、机器学习 (Machine Learning)、深度学习 (Deep Learning)、强化学习 (Reinforcement Learning)、迁移学习 (Transfer Learning),不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系感到困惑;这一讲中,我们会从它们的发展历程、概念、算法种类进行介绍,并且理...
1. 深度学习: 基于卷积神经网络的深度学习(包括CNN、RNN),主要解决的领域是图像、文本、语音,问题聚焦在分类、回归 也就是我们经典的各种神经网络算法 2. 迁移学习:...
transfer learning(迁移学习) 迁移学习,顾名思义就是将已有的模型应用到其他的问题上,主要的场景是从解决一个问题上学习到的特性(或者在某一个数据集上训练出的模型),应用到一个新的、类似的问题或者在某种程度三相关联的问题上。比如,我们训练了一个模型来识别狗,该模型学习到的特征可能对识别一只猫是很有用的...
5. 机器学习 VS 深度学习 VS 强化学习 VS 迁移学习 VS 人工智能? 微信公众号同步 人工智能的学习算法大家庭 人工智能 (Artificial Intelligence, AI)浪潮正在席卷全球,在上一讲中,我们给出了人工智能的定义、话题、四大技术分支、主要应用领域和三种形态:弱人工智能、强人工智能和超级人工智能,让大家了解了...
深度学习:运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法,广泛地应用于是计算机视觉和自然语言处理领域。 强化学习:不仅能利用现有数据,还可以通过对环境的探索获得新数据,并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。强化学习强调和环境进行交互,通过环境给出的奖惩来学习。 迁移学习:当需要完成的任务没有...
深度学习笔记(31) 迁移与增强 1. 迁移学习 2. 大训练集的迁移学习 3. 迁移规律 4. 数据增强 1. 迁移学习 如果要做一个计算机视觉的应用,相比于从头训练权重,或者说从随机初始化权重开始 如果下载别人已经训练好网络结构的权重,通常能够进展的相当快