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(guò)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(mén)話(huà)題。這些模型為機(jī)器翻譯、問(wèn)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

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(lèi)

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(guò)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

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?xún)H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(lái)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(lái)表示。矩陣的每一行代表一個(gè)用戶(hù)，每一列代表一種用戶(hù)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) 5800 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(lái)

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(jué)NLP遷移學(xué)習(xí) 3996 0

遷移學(xué)習(xí)Finetune的四種類(lèi)型招式

遷移學(xué)習(xí)廣泛地應(yīng)用于NLP、CV等各種領(lǐng)域，通過(guò)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