研究方向:设计有效的元学习算法、提高模型的泛化能力。 代表性算法:模型无关元学习(Model-Agnostic Meta-Learning, MAML)、迁移神经网络(Transfer Neural Network)等。 8.解释性机器学习(Explainable Machine Learning) 解释性机器学习旨在提高模型的可解释性,使其决策过程透明化。 研究方向:设计具有解释能力的模型、开发...
联邦学习和分布式机器学习成为热点。可以探索新的算法框架、系统架构、隐私保护等。
Tina Eliassi-Rad:「2021 年诺贝尔物理学奖授予了对复杂系统的研究。从根本上说,复杂系统是由实体及其之间的交互组成的。复杂系统通常被表示为复杂网络,而这为图机器学习提供了动力。」——Tina Eliassi-Rad,东北大学教授随着图机器学习逐渐成熟,我们需要仔细分析以不同形式体现的系统依赖(例如,子集、时间、空间),通...
深度学习是机器学习领域中的一个重要研究方向,其中的“深度”一词具有特定的含义。在这里,“深度”指的是神经网络模型中隐藏层的数量,这是衡量神经网络复杂度的一个重要指标。 深度学习通过构建多层神经网络模型来模拟人脑神经元的工作方式,其核心思想是让计算机能够自主学习并提取数据中的高级特征。这些隐藏层位于输入...
一、自监督学习和无监督学习 在机器学习系统MLSys中,自监督学习和无监督学习目前是非常有前途的研究方向。自监督学习通过生成任务来学习数据的好的表示形式,它在学习过程中不需要外部的标注信息,能够让模型通过预测输入数据中的某些部分或特征来学习有用的信息。而无监督学习则着重于自动发现数据集中的结构,通过对数据本...
机器学习研究所主要研究方向1集成电路产品设计开发相关企业和研究所2可编程逻辑器件生产研发相关企业如xilinxaltera3继续攻读国内外人工智能相关博士学位4其他计算机电子相关企业微型无人车及相关智能算法研究无人车也被称为智能车无人驾驶车辆它采用视觉激光雷达超声传感器微波雷达gps里程计磁罗盘等多种车载传感器来感知环境...
深度学习是机器学习[2]的一个研究方向,它通过构建具有一定深度的人工神经网络[3]模型,实现对输入数据进行多层次的映射,从而达到学习数据特征的目的。深度学习中的"深度"指的是神经网络模型中隐藏层的层数,隐藏层越多,深度学习模型的深度就越深。深度学习是机器学习的一个研究方向,它通过构建具有一定深度的人工神经...
机器学习的研究方向是在人工智能的研究方向之下的分支,人工智能的概念十分的大,不过机器学习是人工智能的一个最为火爆的方向,机器学习的大方向下包括传统的机器学习算法,KNN,SVM这种算法类型,还有就是人工神经网络,也是就是深度学习的类别,人工智能,机器学习,深度学习的关系,如下图可以进行概括。