最近在看深度学习的无监督学习,所谓的监督(supervised)=标签(label),是否有监督,就是输入数据(input)是否有标签,有标签则为有监督学习,没标签则为无监督学习 常见的深度学习算法一般都是有监督学习,比如目标检测,图片分类任务。但是现实生活中大家希望在庞大的业务数据上(一般未标注,因为标注成本太高了)进行预训练,...
当然如果非要说有标签才是无监督学习那么cnn肯定做不到，因为cnn参数更新靠的是梯度下降降低loss，要算l...
因此在NLP领域可以通过学习大量的无监督数据来减少对监督数据的依赖。同时即使监督数据充足,使用更大量级的无监督预训练可以让模型获得更好的特征表示,从而在提升下游fine-tuning任务的效果(例如word embeddings)。但是想要在字粒度学习好的无监督特征表示并不容易,主要是因为 无监督优化目标不明确:常见的优化目标包括langu...
(1)通过一个基于图的半监督网络进行高光谱图像分类。与现有的网络(如CNNs和RNNs)不同,CNNs和RNNs接收图像的局部部分(例如像素和补丁)作为输入,本文网络接收整个高光谱图像; (2)与CNN捕获感受野的方式不同,本文方法使用非局部的、数据驱动的图表示来完成高光谱图像分类; (3)在三个基准数据集上进行了实验,实证...
作者提出了一种新的无监督特征表示学习方法,即Visual Commonsense R-CNN(VC R-CNN),作为一种改进的视觉区域编码器,用于Captioning和VQA等高级任务。给定图像中检测到的一组目标区域(例如,使用FasterR-CNN),就像任何其他无监督的特征学习方法(例如Word2vec)一样,VC R-CNN的proxy训练目标是预测区域的上下文对象。 然...
VC R-CNN(Visual Commonsense R-CNN)是一种无监督的特征学习方法,它结合了视觉和常识推理,旨在从图像中提取更具语义意义的特征。本文将介绍VC R-CNN的原理、架构以及如何在实践中应用它。 VC R-CNN简介 VC R-CNN是在传统的R-CNN(Region-based Convolutional Neural Networks)基础上进行改进的无监督特征学习方法...
①“阿尔法围棋”的技术架构就是深度学习神经网络中的CNN架构(两种落子策略——“监督学习”“强化学习”和一个局面评估策略)及蒙特卡罗搜索树。其中,三种策略的神经网络架构基本相同,环环相扣。 ②首先,“阿尔法围棋”纯粹地学习人类下棋经验,观察人类选手如何落子,不涉及对优劣的判断。这招落子策略...
理解了所谓的深度学习,什么RNN,CNN,LSTM等等各种网络结构,再将这些东西一顿胡乱拼接,可能就在预测方面准确了一些?我不知如何把自己的疑惑清晰地表达出来,其中的隐藏层,各种随机参数,对于我们人类理解,就是一个黑箱,我们只能从结果知道模型的拟合性质是否完整。但是这本质还是什么,还是各种特征参数通过数学公式得到的结果...
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