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根据Krashen的理论,更加自然和轻松的潜意识的acquisition,是学习掌握语言的主要途径,而learning则只是一种辅助的学习机制。 同时,Krashen以及其它一些语言学者也认为,acquisition这种掌握语言的方式,要比有意识的learning更加优越、更加有效。 Krashen认为,通过有意...
Deep Metric Learning详解 Deep metric learning的pipeline 1.输入样本的选择和准备: 2.深度度量学习的损失函数和常见网络结构 总结: Metric Learning 度量学习(metric learning)的目的是度量样本之间的相似性,同时使用最优距离度量进行学习任务。 传统的度量学习方法通常使用线性投影,在解决非线性特征的现实世界问题时受到...
Meta Learnig,元学习,就是能够让机器学习如何去学习(Learning to Learning),Meta学习算法能够依据自己表现的反馈信号及时地不断的调整其结构和参数空间, 使得模型能够在新环境中通过累计经验提升表现性能,举个例子就是,机器之前学习了100个task,之后机器学习第101个task的时候,会因为之前学习的100个task所具有的学习能...
集成学习（Ensemble Learning）是一种机器学习技术，它通过组合多个模型来提高整体的预测或分类性能。集成学习的基本思想是“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，即多个弱学习器（weak learners）的组合可以形成一个强学习器（strong learner）。集成学习通常能够提供比单一模型更好的泛化能力，减少过拟合的风险。一、集成学习的...
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1.1 active learning的基本思想 主动学习的模型如下: A=(C,Q,S,L,U), 其中C 为一组或者一个分类器,L是用于训练已标注的样本。Q 是查询函数,用于从未标注样本池U中查询信息量大的信息,S是督导者,可以为U中样本标注正确的标签。学习者通过少量初始标记样本L开始学习,通过一定的查询函数Q选择出一个或一批最有...