之后,我们是用“深度元学习”这个术语来指代元学习的这个子领域。深度元学习领域正处于飞速发展阶段,但是它缺乏连贯统一的概述,让人不能深入了解它的关键技术。Vanschoren对元学习技术做了综述,他们广义地使用了元学习,对深度元学习的解释有限。在综述发布后,深度元学习出现了可喜的发展。Hospedales等人的最新综述,使用...
在本篇论文中,专注于元学习领域的一个子领域——深度元学习,着重于实现元学习的过程来提高神经网络的准确性。 元学习旨在掌握一种学习的能力, 使得智能体可以掌握很多任务。如果用数学公式表达, 这就好比先学习一个函数 F(x) ,代表一种抽象的学习能力, 再此基础上学习 f(x) 对应具体的任务。机器学习是学习某...
时间进入 2012 年,随着 Hinton 深度学习崭露头角,元学习与强化学习更是借着深度学习的大潮,在各个领域扩展到了极致(例如人脸识别领域等,均可用元学习来加以强化 cross domain 的性能)。 15.1 元学习 (Meta Learing):Learning To Learn 在现有的机器学习中,我们往往会使用某个场景的大量数据来训练模型,训练出的...
一、当前深度学习背景下单元教学设计的瓶颈 教师方面。首先,部分教师虽然意识到单元整体教学的重要性,但在落实单元整体教学的过程中,由于缺乏单元备课意识,没有设立正确的单元教学目标,没有统筹规划整体的教学过程,导致单元教学目标和教学内容被割裂开,无法凸显单元学习的重难点,使单元整体教学零散化,失去了单元整体教学的...
高光谱遥感,混合像元分解,深度学习, 机器学习, 深度神经网络, 遥感智能解译, 亚像元解译 遥感学报NRSB 由于受空间分辨率限制,混合像元问题始终限制着高光谱遥感在精细化地物信息提取工作中的作用。随着深度学习的兴起,其出色的特征学习和预测能力已使...
生成对抗网络 ( Generative Adversarial Networks,GAN,)是 Goodfellow Ian 于 2014 年提出的一种深度学习模型。它包含两个模块:生成模型和判别模型。 生成模型的训练目标是生成与训练集中真实数据相似的数据。 判别模型是一个二分类器,用来判断这个样本是真实训练样本,还是生成模型生成的样本,其训练目标是尽可能地区分...
深度学习视域下小学语文单元整体教学策略研究结题文献综述单元整体教学是指教师发挥指导作用,根据教材编写体例,把教材中各单元主题作为线索,并根据学生学习、课时、教学目标等客观因素开展连续性教学,促使学生可以在循序渐进中增强知识储备,有效理解、掌握单元知识,最终实现单元整体教学目标。在教学中渗透深度学习理念既可以优...
基于深度学习的表情动作单元识别是计算机视觉与情感计算领域的热点课题.每个动作单元描述了一种人脸局部表情动作,其组合可定量地表示任意表情.当前动作单元识别主要面临标签稀缺、特征难捕捉和标签不均衡3个挑战因素.基于此,本文将已有的研究分为基于迁移学习、基于区域学习和基于关联学习的方法,对各类代表性方法进行评述和...
深度学习目前在CV(Computer Vision)各个领域都有惊人的进展,从而也衍生了多样的深度学习网络结构;但是诸多复杂的网络结构仍然是基于诸多基础机构组成的,一些定制化的结构也可以认为是基础结构的变种。下文简单介绍几种基本的深度学习在CV领域的结构: 卷积层
基于深度学习的 AU 识别主要包含 3 个环节,即人 脸检测、人脸对齐和 AU 识别,如图 3 所示 . 人脸检测 指在输入图像上检测人脸的位置;人脸对齐指基于人 脸配准所定位的面部特征点对人脸进行变换,使得变 换后人脸与参照人脸(一般为平均脸)的对应特征点位 置相同或相近;AU 识别是基于深度神经网络实现,无 须额外...