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 Q-Learning算法 2.3 Deep Q Learning(DQN) 2.3.1 神经网络的作用 2.3.2 神经网络计算Q值 3. 强化学习和监督学习、无监督学习的区别 4. 什么是多...
4. 借助对抗网络 GAN 进行迁移学习 的方法; 三. 强化学习: 强化学习:全称是 Deep Reinforcement Learning(DRL),让机器有了自我学习、自我思考的能力。 目前强化学习主要用在游戏 AI 领域,最出名的应该算AlphaGo的围棋大战。强化学习是个复杂的命题,Deepmind 大神 David Silver 将其理解为这样一种交叉学科: 实际上,...
深度学习:在自动驾驶领域,DL模型可以识别道路上的车辆、行人、交通标志等,为车辆提供精准的导航和避障能力。 强化学习:AlphaGo利用RL算法,通过自我对弈和不断试错,学会了复杂的围棋策略,最终击败了人类世界冠军。 迁移学习:在跨语言文本分类任务中,可以利用在英语等资源丰富语言上训练的模型,通过TL技术将其知识迁移到资...
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...
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、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:是一致的,当然是不是完全使用还看具体场景。我们比较认可的是强化学习、迁移学习,当用不同的结构把它们给组合起来,就是一种很新的好的学习方式。这种方式在现在还不是很流行,我们预计在今后几年都会用起来,也会通过我们的平台推动起来。 深度学习的局限 ...
【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?
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足够的的标签数据时(新的标签数据很难获取、费时、昂贵),传统的监督学习方法会失灵——它往往无法得出一...
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...