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,通过强化学习来优化深度神经网络的参数和结构。总之,机器学习、深度学习、强化学习和迁移学习作为人工智能的重要分支,各自有着独特的研究和应用领域。虽然...
迁移学习的定义:迁移学习是机器学习技术的一种,其中在一个任务上训练的模型被重新利用在另一个相关的任务上,定义一:“迁移学习和领域自适应指的是将一个任务环境中学到的东西用来提升在另一个任务环境中模型的泛化能力” ——2016年“Deep Learning”,526页;迁移学习也是一种优化方法,可以在对另一个任务建模时提...
“在迁移学习中,我们首先在基础数据集和任务上训练一个基础网络,然后将学习到的特征重新调整或者迁移到另一个目标网络上,用来训练目标任务的数据集。如果这些特征是容易泛化的,且同时适用于基本任务和目标任务,而不只是特定于基本任务,那迁移学习就能有效进行。”——深度神经网络中的特征如何迁移的?这种用于深度学习的...
2.深度学习( Deep Learning , DL ):深度学习是机器学习的一个分支,它利用多层神经网络进行学习和预测。深度学习通过多个隐藏层来提取和组合数据的高级特征,逐层递进地进行模式识别和表征学习。深度学习在处理大规模数据和复杂任务方面表现出色。3.迁移学习( Transfer Learning ):迁移学习是一种机器学习方法,在...
深度学习: 强化学习 迁移学习 联邦学习 自动化机器学习 主动学习 小样本学习 人工智能: 是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。由于这个定义只阐述了目标,而没有限定方法,因此实现人工智能存在的诸多方法和分支,导致其变成一个“大杂烩”式的学科。 机器学习: 是专门...
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...
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...
深度学习主要用于感知环境和识别障碍物;强化学习则用于优化决策过程和控制车辆行驶;迁移学习则有助于改进...
机器学习-深度学习-强化学习 仅供学习使用 机器学习的核心,从数据中自动学出规律。 深度学习是一个框架,受到了人工神经网络的启发。 深度学习模型: 更加强大的表达能力、具备层次表示能力、全局的泛化能力、迁移学习能力 机器学习领域的两个大类: 有监督学习...
机器学习中除了深度学习还有一个非常重要的强化学习 过去十年中,强化学习的大部分应用都在电子游戏方面。最新的强化学习算法在经典和现代游戏中取得了很不错的效果,在有些游戏中还以较大优势击败了人类玩家。未来强化学习在医疗和教育方面有望得到很高的应用。