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迁移学习神经网络深度学习

所谓迁移学习是指针对新问题重新使用预先训练的模型。由于它能用较少的数据训练深度神经网络，这使得目前它在深度学习领域非常流行。通过这篇文章您将会了解什么是迁移学习，它是如何工作的，为什么应该使用它以及何时可以使用它。同时这篇文章将向您介绍迁移学习的不同方法，并为您提供一些已经预先训练过的模型的资源。

2018-07-24

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什么是迁移学习？它都用在深度学习的哪些场景上？这篇文章替你讲清楚了

迁移学习深度学习机器学习 NLP 服务

翻译 | 刘畅迁移学习是机器学习方法之一，它可以把为一个任务开发的模型重新用在另一个不同的任务中，并作为另一个任务模型的起点。这在深度学习中是一种常见的方法。由于在计算机视觉和自然语言处理上，开发神经网络模型需要大量的计算和时间资源，技术跨度也比较大。所以，预训练的模型通常会被重新用作计算机视觉和自然语言处理任务的起点。这篇文章会发现告诉你，如何使用迁移学习来加速训练过程和提高深度学习模型的性能，以及解答以下三个问题：什么是迁移学习，以及如何使用它深度学习中迁移学习的常见例子在自己的预测模型

2018-04-24

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【机器学习】目前机器学习最热门的领域有哪些？

机器学习迁移学习人工智能

目前机器学习最热门的领域有以下七个： 1.迁移学习Transferlearning 简介：一种学习对另一种学习的影响，它广泛地存在于知识、技能、态度和行为规范的学习中。任何一种学习都要受到学习者已有知识经验、技能、态度等的影响，只要有学习，就有迁移。迁移是学习的继续和巩固，又是提高和深化学习的条件，学习与迁移不可分割。参考：http://www.cse.ust.hk/TL/index.html 2.半监督学习Semi-Supervisedlearning 简介：模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是

2018-04-19

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