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#迁移学习

迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法,是把一个领域(即源领域)的知识,迁移到另外一个领域(即目标领域),使得目标领域能够取得更好的学习效果。

【阅读】A Comprehensive Survey on Electronic Design Automation and Graph Neural Networks——EDA+GNN综述翻译

小锋学长生活大爆炸

3 CLASSIFICATION OF GRAPH NEURAL NETWORKS

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联邦学习(Federated Learning)概述

全栈程序员站长

也许很多人从未听说过联邦学习是联邦学习?甚至从词义本身也无法得知是何种领域的技术。今天我将为大家介绍一下这种近几年由人工智能与区块链技术结合并衍生出的一种全新概...

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NLP领域任务如何选择合适预训练模型以及选择合适的方案【规范建议】

汀丶

阿里 · 算法工程师 (已认证)

b.如果X是2段文本(X1,X2),则是可以抽象为句对分类问题。如下所示 i:如NLI等任务。

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只看这一篇就够:快速了解联邦学习技术及应用实践[通俗易懂]

全栈程序员站长

随着大数据的进一步发展,重视数据隐私和安全已经成为了世界性的趋势,同时,大多数行业数据呈现数据孤岛现象,如何在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的前提下,进行...

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【强基固本】超全725个机器学习术语表

马上科普尚尚

“强基固本,行稳致远”,科学研究离不开理论基础,人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑,为了紧扣时代脉搏,我们推出“强基固本”专栏,讲解...

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零样本和少样本学习

deephub

在本篇文章中,我们将讨论机器学习和深度学习的不同领域中的一个热门话题:零样本和少样本学习(Zero and Few Shot learning),它们在自然语言...

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pytorch(8)– resnet101 迁移学习记录

全栈程序员站长

本篇记录使用 pytorch 官方 resnet101 实现迁移学习,迁移学习是当前深度学习领域的一系列通用的解决方案,而不是一个具体的算法模型。Pre...

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翻译模型:小数据集处理

算法一只狗

腾讯 · 后台策略工程师 (已认证)

最近在研究翻译模型中,小数据集的问题,看了几篇有代表性的文章,因此分享一下。众所周知,一个成功的翻译模型,需要大量的语料,让模型能够有效学习到两个语种之间的内在...

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深度聚类近来比较火的方向你知道吗?

闻说社

迁移学习的目标是将从源任务中学到的知识或模式应用到不同但相关的目标任务中,基于迁移学习的深度聚类方法旨在利用相关任务的信息提高当前聚类任务的性能。

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小白也能通俗易懂的联邦学习!

自学气象人

知乎 | https://www.zhihu.com/people/xu-xiu-jian-33

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TransRec: 基于混合模态反馈的可迁移推荐系统

张小磊

自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域已经成功开启了预训练与大模型新时代,涌现出了以BERT,GPT-3, ViT等为代表的划时代成果,实现了one4a...

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基于嵌入式端的人脸识别算法

马远良

人工智能算法在过去几年极为火热,广泛应用于计算机视觉、语音识别、推荐算法以及智能机器人等领域;调研发现,工程师为了提高神经网络的准确度,一般采用更深层的神经网络...

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固定参数的模型有多大潜力?港中文、上海AI Lab等提出高效视频理解框架EVL

机器之心

机器之心专栏 机器之心编辑部 来自香港中文大学、上海人工智能实验室等机构的研究者提出了高效的视频理解迁移学习框架 EVL,通过固定骨干基础模型的权重,节省了训练...

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Fastai-学习器训练

全栈程序员站长

在Fastai框架下,其实完成了前文所说的数据准备工作,就已经完成了深度网络训练的一半工作。剩下的就是学习器的构建以及训练效果的分析,也就是模型训练的部分。

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区块链与联邦学习的研究

全栈程序员站长

3)联邦迁移学习指的是在多个数据集的用户与数据特征重叠都较少的情况下,不对数据进行切分,而是利用迁移学习来克服数据或标签不足的情况。

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迁移学习

算法之名

传智播客 · Java架构师,讲师 (已认证)

迁移学习指的是在相同的模型下,我们在某一份数据上学习的知识可以应用到另外一份数据上去。也就是在某一个场景下学习的知识应用到另外一个场景,这两个场景间不同但是相关...

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强烈推荐 | 卷积神经网络综述:从基础技术到研究前景

小白学视觉

卷积神经网络(CNN)在计算机视觉领域已经取得了前所未有的巨大成功,但我们目前对其效果显著的原因还没有全面的理解。2018年3月,约克大学电气工程与计算机科学系...

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南洋理工大学Lu Shijian教授课题组招聘计算机视觉方向博士后

机器之心

Lu Shijian 现任南洋理工大学计算机学院副教授,主要研究方向包括计算机视觉和机器学习。计算机视觉方向主要关注图像生成、目标检测和语义分割;机器学习方向主...

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TensorFlow+OpenCV实现睡意检测系统

Color Space

本文主要介绍如何使用 Python、OpenCV、TensorFlow和Keras实现一个睡意检测系统。(公众号:OpenCV与AI深度学习)

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从零开始学Pytorch(十六)之模型微调

墨明棋妙27

在前面的一些章节中,我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion-MNIST训练数据集上训练模型。我们还描述了学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集Image...

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