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標(biāo)簽 > 遷移學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)中在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)和自然語(yǔ)言處理任務(wù)中將預(yù)訓(xùn)練的模型作為新模型的起點(diǎn)是一種常用的方法，通常這些預(yù)訓(xùn)練的模型在開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候已經(jīng)消耗了巨大的時(shí)間資源和計(jì)算資源，遷移學(xué)習(xí)可以將已習(xí)得的強(qiáng)大技能遷移到相關(guān)的的問題上。
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講解CNN+RNN的各種組合方式，以及CNN和RNN的對(duì)比
運(yùn)用遷移學(xué)習(xí)，CNN特征，語(yǔ)句特征應(yīng)用已有模型2. 最終的輸出模型是LSTM，訓(xùn)練過程的參數(shù)設(shè)定：梯度上限(gradient clipping), 學(xué)習(xí)...
2018-09-13 標(biāo)簽：CNN遷移學(xué)習(xí)RNN 5.3萬(wàn) 0
為什么要使用預(yù)訓(xùn)練模型？一些頂級(jí)的預(yù)訓(xùn)練模型介紹
多用途模型是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的熱門話題。這些模型為機(jī)器翻譯、問答系統(tǒng)、聊天機(jī)器人、情緒分析等我們感興趣的自然語(yǔ)言處理應(yīng)用提供了動(dòng)力。這些多用途自然語(yǔ)言處...
2019-04-08 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言處理遷移學(xué)習(xí) 3.9萬(wàn) 0
什么是遷移學(xué)習(xí)？遷移學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)方法與工具分析
人工智能競(jìng)爭(zhēng)，從算法模型的研發(fā)競(jìng)爭(zhēng)，轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量的競(jìng)爭(zhēng)，這些成功的模型和算法主要是由監(jiān)督學(xué)習(xí)推動(dòng)的，而監(jiān)督學(xué)習(xí)對(duì)數(shù)據(jù)極度饑渴，需要海量數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)...
2018-05-11 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.3萬(wàn) 0
在應(yīng)用層面了解遷移學(xué)習(xí)的原理及其優(yōu)勢(shì)
因?yàn)槲覀兪褂玫氖堑讓拥臉?gòu)建塊，我們可以輕松改變模型的某個(gè)單一部件（例如，將F.relu變?yōu)镕.sigmoid）。這樣做可以得到一個(gè)全新的模型架構(gòu)，它可能...
2018-10-27 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 1.0萬(wàn) 0
遷移學(xué)習(xí)與模型預(yù)訓(xùn)練：何去何從
把我們當(dāng)前要處理的NLP任務(wù)叫做T（T稱為目標(biāo)任務(wù)），遷移學(xué)習(xí)技術(shù)做的事是利用另一個(gè)任務(wù)S（S稱為源任務(wù)）來提升任務(wù)T的效果，也即把S的信息遷移到T中。...
2019-07-18 標(biāo)簽：模型nlp遷移學(xué)習(xí) 8199 0
對(duì)深度遷移學(xué)習(xí)的當(dāng)前研究進(jìn)行了回顧和分類
定義 1：（遷移學(xué)習(xí)）。給定一個(gè)基于數(shù)據(jù) Dt 的學(xué)習(xí)任務(wù) Tt，我們可以從 Ds 中獲取對(duì)任務(wù) Ts 有用的知識(shí)。遷移學(xué)習(xí)旨在通過發(fā)現(xiàn)并轉(zhuǎn)換 Ds 和...
2018-09-17 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 7688 0
遷移學(xué)習(xí)需要將預(yù)訓(xùn)練好的模型適應(yīng)新的下游任務(wù)。然而，作者觀察到，當(dāng)前的遷移學(xué)習(xí)方法通常無法關(guān)注與任務(wù)相關(guān)的特征。在這項(xiàng)工作中，作者探索了重新聚焦模型注意...
2023-08-11 標(biāo)簽：算法機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 7075 0
對(duì)抗性解耦學(xué)習(xí)，讓“夏蟲語(yǔ)冰”
面臨上述的訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)之間的領(lǐng)域差異的問題，簡(jiǎn)單地應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型可能導(dǎo)致模型聚焦于每個(gè)領(lǐng)域的偏差，即便訓(xùn)練數(shù)據(jù)是充足的。為了避免該問題，本文研究了...
2019-06-07 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集解耦遷移學(xué)習(xí) 6975 0
了解遷移學(xué)習(xí),哪種情況適合做遷移學(xué)習(xí)？
算法的基本思想是 從源 Domain 數(shù)據(jù)中篩選有效數(shù)據(jù)，過濾掉與目標(biāo) Domain 不match的數(shù)據(jù)，通過 Boosting方法建立一種權(quán)重調(diào)整機(jī)制...
2018-08-05 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)算法遷移學(xué)習(xí) 6556 0
無監(jiān)督訓(xùn)練加微小調(diào)整，只用一個(gè)模型即可解決多種NLP
基于一個(gè)可伸縮的、任務(wù)無關(guān)的系統(tǒng)，OpenAI在一組包含不同的語(yǔ)言任務(wù)中獲得了最優(yōu)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，方法是兩種現(xiàn)有理念的結(jié)合：遷移學(xué)習(xí)和無監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練。
2018-06-13 標(biāo)簽：NLP遷移學(xué)習(xí) 6199 0
面向NLP任務(wù)的遷移學(xué)習(xí)新模型ULMFit
除了能夠更快地進(jìn)行訓(xùn)練之外，遷移學(xué)習(xí)也是特別有趣的，僅在最后一層進(jìn)行訓(xùn)練，讓我們可以僅僅使用較少的標(biāo)記數(shù)據(jù)，而對(duì)整個(gè)模型進(jìn)行端對(duì)端訓(xùn)練則需要龐大的數(shù)據(jù)集...
2018-08-22 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集NLP遷移學(xué)習(xí) 5845 0
如何解決人工智能應(yīng)用中數(shù)據(jù)隱私保護(hù)帶來的挑戰(zhàn)？
考慮有多個(gè)數(shù)據(jù)擁有方，每個(gè)數(shù)據(jù)擁有方各自所持有的數(shù)據(jù)集 Di 可以用一個(gè)矩陣來表示。矩陣的每一行代表一個(gè)用戶，每一列代表一種用戶特征。同時(shí)，某些數(shù)據(jù)集可...
2019-04-29 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)人工智能遷移學(xué)習(xí) 5802 0
用于語(yǔ)音情緒識(shí)別的基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的說話人無關(guān)的表示
作者基于本模型和兩種訓(xùn)練技巧分別在IEMOCAP數(shù)據(jù)集和SpeechOcean中文大數(shù)據(jù)集上做了測(cè)試，所用的具體模型結(jié)構(gòu)如下所示，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在IEM...
2019-05-07 標(biāo)簽：分類器數(shù)據(jù)集遷移學(xué)習(xí) 4735 0
僅會(huì)一點(diǎn)點(diǎn)python就能自己搭建一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)！
我們將在本實(shí)驗(yàn)中使用的 Tensor Processing Unit（TPU）硬件加速器。Google 云端存儲(chǔ)（GCS）能夠保持極高的吞吐量，但與所有...
2019-05-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)python遷移學(xué)習(xí) 4620 0
遷移學(xué)習(xí)、多任務(wù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域的進(jìn)展
如果我們想使用多任務(wù)學(xué)習(xí)，但只有一個(gè)任務(wù)，該怎么辦呢？一篇名為 “Pseudo-task Augmentation: From Deep Multita...
2018-09-04 標(biāo)簽：算法機(jī)器學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 4193 0
什么是遷移學(xué)習(xí)？NLP遷移學(xué)習(xí)的未來
只用了100個(gè)案例，他們就達(dá)到了和用2萬(wàn)個(gè)案例訓(xùn)練出的模型同樣的錯(cuò)誤率水平。除此之外，他們還提供了對(duì)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的代碼，因?yàn)榫S基百科有多種語(yǔ)言，這使得...
2018-08-17 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺NLP遷移學(xué)習(xí) 3996 0
SiATL——最新、最簡(jiǎn)易的遷移學(xué)習(xí)方法
許多傳統(tǒng)的遷移學(xué)習(xí)方法都是利用預(yù)先訓(xùn)練好的語(yǔ)言模型（LMs）來實(shí)現(xiàn)的，這些模型已經(jīng)非常流行，并且具有翻譯上下文信息的能力、高級(jí)建模語(yǔ)法和語(yǔ)義語(yǔ)言特性，能...
2019-03-12 標(biāo)簽：語(yǔ)言模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 3898 0
Facebook研究者擴(kuò)展并增強(qiáng)LASER工具包，并在近期開源這個(gè)項(xiàng)目
LASER 中的句子向量表征對(duì)于輸入語(yǔ)言和 NLP 任務(wù)都是通用的。該工具將任何語(yǔ)種的句子映射到高維空間中的一個(gè)點(diǎn)，目的是將各語(yǔ)種的語(yǔ)句最終聚合在同一鄰...
2019-01-28 標(biāo)簽：FacebookLaser遷移學(xué)習(xí) 3605 0
遷移學(xué)習(xí)廣泛地應(yīng)用于NLP、CV等各種領(lǐng)域，通過在源域數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)知識(shí)，再遷移到下游其他目標(biāo)任務(wù)上，提升目標(biāo)任務(wù)上的效果。其中，Pretrain-Fine...
2022-04-02 標(biāo)簽：網(wǎng)絡(luò)模型遷移學(xué)習(xí) 3590 0
如何使用TensorFlow Hub文本模塊構(gòu)建一個(gè)模型，以根據(jù)相關(guān)描述預(yù)測(cè)電影類型
您所選擇的預(yù)訓(xùn)練文本嵌入是您模型中的一個(gè)超參數(shù)，所以最好用不同的文本嵌入進(jìn)行試驗(yàn)，看看哪個(gè)的準(zhǔn)確性最高。先從用與您的文本最接近的文本訓(xùn)練過的模型開始。由...
2018-09-07 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集TensorFlow遷移學(xué)習(xí) 3424 0
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