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深度学习: Zero-shot Learning One-shot Learning Few-shot Learning

为了 “多快好省” 地通往炼丹之路,炼丹师们开始研究 Zero-shot Learning One-shot Learning Few-shot LearningLearning类型分为: Zero-shot Learning、One-shot Learning、Few-shot Learning、传统 Learning 。 One-shot LearningOne-shot Learning,一次学习。 wikipedia: One-shot learning is an object categorization problem in computer vision. Few-shot LearningFew-shot Learning,少量学习。也即 One-shot Learning 。传统 Learning即传统深度学习的 海量数据 + 反复训练 炼丹模式。

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Reinforce Learning

有模型学习 Markov Decision Process Q-learning可用于推荐系统 免模型学习现实世界中,环境的转移概率、奖赏函数往往难以得知,甚至很难知道环境中一共有多少状态。

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    Deep Learning

    LeNet-5Gradient-based learning applied to document recognition Yan LeCun, 1998LeNet AlexNet 12’ImageNet Convolutions 2014ImageNet top-5 error 6.7%Inception, network in networkInceptionGoogLeNet ResNetDeep Residual Learning Transfer Learning Segmentationend-to-end: 输入图片(smaller),输出标注图片multi-scale approach: Farable et al. 2013 A survey on transfer learning. Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation. arXiv

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    Represent learning

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    Q-Learning

    文章目录什么是 Q-Learning ?Q学习是强化学习中基于价值的学习算法。假设机器人必须越过迷宫并到达终点。有地雷,机器人一次只能移动一个地砖。如果机器人踏上矿井,机器人就死了。 为了学习Q表的每个值,我们使用Q-Learning算法。Q-Learning 的数学依据Q-Fuction所述 Q-Fuction 使用Bellman方程和采用两个输入:状态(小号)和动作(一个)。 本文翻译自《An introduction to Q-Learning: reinforcement learning》维基百科版本维基百科版本Q -learning是一种无模型 强化学习算法。 Q-learning的目标是学习一种策略,告诉代理在什么情况下要采取什么行动。它不需要环境的模型(因此内涵“无模型”),并且它可以处理随机转换和奖励的问题,而不需要调整。 对于任何有限马尔可夫决策过程(FMDP),Q -learning在从当前状态开始的任何和所有后续步骤中最大化总奖励的预期值的意义上找到最优的策略。

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    Pandas Learning

    Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳...

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    Transfer Learning

    test_acc = evalute(model, test_loader) print(test_acc:, test_acc) if __name__ == __main__: main()Transfer Learning 那我们能不能用ImageNet的一些train好的模型,拿来帮助我们解决一下特定的图片分类任务,这就是Transfer Learning,也就是在A任务上train好一个分类器,再transfer到B上去 我个人理解Transfer Learning的作用是这样的,我们都知道神经网络初始化参数非常重要,有时候初始化不好,可能就会导致最终效果非常差。 相当于帮你做了一个很好的初始化,你在这个网络的基础上,去做B任务,如果这两个任务比较接近的话,夸张一点说,这个网络的训练可能就只需要微调一下,就能在B任务上显示出非常好的效果下图展示的是一个真实的Transfer Learning 把除了最后一层以外的所有层都取出来,保存在list中,然后用*将其list展开,之后接一个我们自定义的Flatten层,作用是将output打平,打平以后才能送到Linear层去上面几行代码就实现了Transfer Learning

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    Ensemble Learning

    集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来完成任务,有时也被称为多分类器系统(multi-classifier system)。

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    Multitask Learning

    performance),关系具体定义可以参考文献6、Multitask Learning方法浅层隐含层节点共享神经网络是最简单MTL,如图2所示。 7、多任务学习与其他学习算法之间的关系多任务学习(Multitask learning)是迁移学习算法的一种,迁移学习之前介绍过。 多类别学习(Multiclass learning)是多标签学习任务中的一种,对多个相互独立的类别(classes)进行建模。这几个学习之间的关系如图5所示:? Multitask Learning. A Convex Formulation for Learning Task Relationships in Multi-Task Learning. arXiv.org.

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    Machine Learning-经典模型之DT Learning

    本篇文章整理一下decision tree learning的知识点。 下面是维基百科的定义:Decision tree learning uses a decision tree (as a predictive model) to go from observations Decision tree learning is the construction of a decision tree from class-labeled training tuples.

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    Meta Learning元学习和Few-Shot Learning

    Meta Learning元学习和Few-Shot Learning一、Meta LearningMeta Learnig,元学习,就是能够让机器学习如何去学习(Learning to Learning 与life long learning 不同,metal learning是希望在不同任务上机器都能自己学会一个模型,而life long learning是希望学习到一个模型可以处理多个任务。 为了实现“多快好省”,研究者们开始提出Few shot Learning、One-shot Learning和Zero-shot Learning系列。 One-shot Learning和Few shot Learning差不多,都是每个类别只有少量样本(一个或几个),通过一般化的映射得到想要的结果。 是Meta Learning在监督学习领域的应用。

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    Machine Learning -- Boosting

    书中(machine learning in action)假设的是5个训练样本,每个训练样本的维度为2,在训练第一个分类器时5个样本的权重各为0.2. 通过一个弱分类器,得到这5个样本(请对应书中的例子来看,依旧是machine learning in action)的分类预测标签。与给出的样本真实标签对比,就可能出现误差(即错误)。

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    Machine learning -- CART

    1.算法介绍 分类回归树算法:CART(Classification And Regression Tree)算法采用一种二分递归分割的技术,将当前的样...

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    Instance Based Learning

    Udacity Machine Learning Instance Based Learning----Supervised Learning 给你一些数据集,用算法去训练函数,训练出来后,就可以投入新的数据进行预测 Instance Based Learning不包含训练函数这个过程,只需要把所有数据放在数据库里,投入新的数据时,只需要去数据库里查找, ? 优点是: Remember:可信,不需要平滑什么的近似 Fast:不需要 learning Simple: 缺点是: Overfitting:太依赖已有数据了 看起来只能返回已有数据,无法返回新数据应用举例 并不是 LR 就比 NN 慢,因为 learning 只需要一次,但是可以 query 很多次这个例子计算一下 q 这个点,在不同的 Domain 和 不同的 k 时,结果是怎样的,不过与实际值 18

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    Machine Learning Toolbox

    尝试自己造一个轮子,封装出一个常用的机器学习相关工具的库 目前在写可视化,会用到 bokeh 和 polty

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    deep learning paper

    Some high-light papers are selected just for reference, most of them are associated with machine learning (deep learning) for 3D data.From the perspective of 3D data representation:(1) View-based:Multi-view (CVPR 2017 )PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space – Qi et al (CVPR 2018)Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds – Wang et al. (CVPR 2018)AtlasNet: A Papier-Mâché Approach to Learning 3D Surface Generation – Groueix et al.

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    Perceptron Learning Algorithm

    上一节我们主要通过一个简单的银行发卡例子,引出一个简单的Perceptron Hypothesis Set-感知器,并且这个Hypothesis Set由许多条...

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    Feasibility of Learning

    Feasibility of Learning0.说在前面1.Learning is Impossible2.Probablity to the Rescue3.Connection to Learning4 1.Learning is Impossible?数据图在本节中,林老师给出了如上图所示的例子:输入特征x是二进制的、三维的,对用有8种输入,其中训练样本D有5个。 3.Connection to Learning【迁移】?迁移图我们将上述罐子抽球思想迁移到机器学习上来。 4.Connection to Real Learning【ML上的Hoeffdings inequality】上述主要讲固定h情况下,当h很多的情况下,又应该怎么做?

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    VUE-Learning-01

    所谓虚拟dom,即为伪dom,假的dom,他不是一个真实的dom,而是由JS 来模拟出来的具有真实dom结构的一个树形结构。

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    Learning Scrapy(一)

    学习爬虫有一段时间了,从Python的Urllib、Urlllib2到scrapy,当然,scrapy的性能且效率是最高的,自己之前也看过一些资料,在此学习...

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