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標(biāo)簽 > 遷移學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)中在計算機視覺任務(wù)和自然語言處理任務(wù)中將預(yù)訓(xùn)練的模型作為新模型的起點是一種常用的方法,通常這些預(yù)訓(xùn)練的模型在開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時候已經(jīng)消耗了巨大的時間資源和計算資源,遷移學(xué)習(xí)可以將已習(xí)得的強大技能遷移到相關(guān)的的問題上。
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遷移學(xué)習(xí)(Transfer Learning)是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個重要概念,其核心思想是利用在一個任務(wù)或領(lǐng)域中學(xué)到的知識來加速或改進(jìn)另一個相關(guān)任務(wù)或領(lǐng)...
2024-07-04 標(biāo)簽:代碼機器學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 3411 0
NVIDIA遷移學(xué)習(xí)工具包 :用于特定領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)模型快速訓(xùn)練的高級SDK
對于設(shè)計和集成智能視頻分析(IVA)端應(yīng)用程序(如停車管理、安全基礎(chǔ)設(shè)施、零售分析、物流管理和訪問控制等)的開發(fā)人員,NVIDIA 的遷移學(xué)習(xí)工具包提供...
2018-12-07 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)遷移學(xué)習(xí) 3383 0
如何在您自己的圖像上運行示例腳本,并對您有助于控制訓(xùn)練過程的一些選項作進(jìn)一步解釋
任何訓(xùn)練在開始之前,需要一組圖像來向網(wǎng)絡(luò)傳授您想要識別的新類別。本文后半部分會介紹該如何準(zhǔn)備自己的圖像,但為了方便起見,我們創(chuàng)建了一個關(guān)于經(jīng)許可的花卉照...
2018-11-22 標(biāo)簽:圖像分類器遷移學(xué)習(xí) 3285 0
7個實用技巧,讓您的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮最大作用
因此,如果你需要一些快速的結(jié)果,或者只是想測試一個新的技術(shù),選擇自適應(yīng)優(yōu)化器。我發(fā)現(xiàn)Adam很容易使用,因為它對你選擇完美的學(xué)習(xí)率并不是很敏感。如果您想...
2019-04-02 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 3096 0
用遷移學(xué)習(xí)探明CV任務(wù)的底層結(jié)構(gòu)
今晨,第31屆CVPR在美國鹽湖城正式召開。斯坦福和伯克利合作的Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learn...
2018-06-26 標(biāo)簽:計算機視覺遷移學(xué)習(xí) 2719 0
關(guān)于“NLP中的遷移學(xué)習(xí)”的教程
這些改進(jìn),加上這些方法的廣泛可用性和易集成性,使人們想起了導(dǎo)致計算機視覺中預(yù)訓(xùn)練字嵌入和ImageNet預(yù)訓(xùn)練成功的因素,并表明這些方法很可能成為NLP...
2019-06-23 標(biāo)簽:nlp遷移學(xué)習(xí) 2563 0
一個two-stage框架,允許用戶直接操作自然場景的高級屬性
為了克服這一點,我們提出了一種結(jié)合神經(jīng)圖像生成和風(fēng)格遷移的方法。首先,我們設(shè)計了一個條件圖像合成模型,它能夠在目標(biāo)場景中生成具有輸入圖像類似語義內(nèi)容的“...
2018-08-31 標(biāo)簽:圖像遷移學(xué)習(xí) 2216 0
預(yù)訓(xùn)練和遷移學(xué)習(xí)的區(qū)別和聯(lián)系
預(yù)訓(xùn)練和遷移學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的兩個重要概念,它們在提高模型性能、減少訓(xùn)練時間和降低對數(shù)據(jù)量的需求方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。本文將從定義、原理、應(yīng)...
2024-07-11 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 1990 0
AI的另一個重要推動者是大型預(yù)訓(xùn)練模型的出現(xiàn),這些模型已經(jīng)開始廣泛應(yīng)用于自然語言和圖像處理,以在遷移學(xué)習(xí)的幫助下處理各種各樣的應(yīng)用。其中最具代表性的是自...
2023-02-02 標(biāo)簽:人工智能智能計算遷移學(xué)習(xí) 1675 0
YOLOv8+OpenCV實現(xiàn)DM碼定位檢測與解析
YOLOv8是YOLO系列模型的最新王者,各種指標(biāo)全面超越現(xiàn)有對象檢測與實例分割模型,借鑒了YOLOv5、YOLOv6、YOLOX等模型的設(shè)計優(yōu)點,全面...
基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 實現(xiàn)的后臺管理系統(tǒng) + 用戶小程序,支持 RBAC ...
2022-12-19 標(biāo)簽:機器人機器學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 1500 0
上述兩種遷移方式,分別適合大量數(shù)據(jù)跟少量數(shù)據(jù),前一種方式計算跟訓(xùn)練時間會比第二種方式要長點,但是針對大量自定義分類數(shù)據(jù)效果會比較好。
2022-10-09 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型遷移學(xué)習(xí) 1247 0
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