6. 迁移学习的核心及度量准则? 7. 迁移学习与其他概念的区别? 8. 什么情况下可以使用迁移学习? 9. 什么是finetune? 10. 什么是深度网络自适应? 11. GAN在迁移学习中的应用 GAN的优缺点 如何训练GAN网络? 14.强化学习(Reinforcement) & 多任务 1. 什么是强化学习 2. 强化学习模型 2.1 打折的未来奖励 2.2...
监督学习(Supervised learning)是目前商用场景最多,成熟度最高的AI技术,而下一个商用的AI技术将会是迁移学习(Transfer Learning),这也是 Andrew 预测未来五年最有可能走向商用的AI技术。 二. 迁移学习: 迁移学习:用相关的、类似数据来训练,通过迁移学习来实现模型本身的泛化能力,是如何将学习到知识从一个场景迁移到另...
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...
机器学习(ML):作为AI的子领域,ML专注于让计算机从数据中自动学习并改进其性能,无需进行明确的编程。ML算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种类型。 深度学习(DL):DL是ML的一个子集,通过构建深度神经网络(DNN)来学习数据的复杂表示和特征。DNN包含多个隐含层,能够自动从数据中提取高层次的...
机器学习、深度学习、强化学习和迁移学习等都是人工智能的重要分支和应用。这四个分支并不是相互独立的,它们之间存在着密切的联系和相互影响。例如,深度学习可以利用迁移学习的思想,将一个预训练的深度神经网络迁移到另一个任务中,从而加速模型的训练和提高模型的性能。同时,强化学习也可以和深度学习结合使用,通过强化...
杨强认为,人工智能成功的五个必要条件包括大数据、问题边界清晰、外部反馈、计算资源和顶级数据科学家,强化学习和迁移学习分别能够提供的反馈和适应性是单独的深度学习模型所不具备的,同时深度学习的重心已经到了从研究转向工业应用的时候。 参与创业的初衷 CSDN:您之所以参加第四范式的创业,除了师生关系,还有其他的驱动...
深度学习|迁移学习|强化学习,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
机器学习:通过优化方法挖掘数据中规律的学科,多用于数据挖掘、数据分析和预测等领域。 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...
【嵌牛导读】:本文总结了10个强大的深度学习方法,包括反向传播、随机梯度下降、学习率衰减、Dropout、最大池化、批量归一化、长短时记忆、Skip-gram、连续词袋、迁移学习等,这是AI工程师可以应用于他们的机器学习问题的。 【嵌牛鼻子】:深度学习 【嵌牛提问】:如今最常用的深度学习方法,如何进行归纳总结?
所有的这些被统称为深度学习(Deep Learning)。 迁移学习 (transfer learning) 迁移学习能够将适用于大数据的模型迁移到小数据上,作为小数据模型的训练起点,节约训练神经网络需要的大量计算和时间资源。 例如采用在计算机视觉挑战赛通过ImageNet数据(源数据)集训练出来的AlexNet 模型迁移应用到另一个新的数据集(目标数据集...