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標簽 > 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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運用遷移學(xué)習(xí)，CNN特征，語句特征應(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 標簽：CNN遷移學(xué)習(xí)RNN 5.3萬 0
為什么要使用預(yù)訓(xùn)練模型？一些頂級的預(yù)訓(xùn)練模型介紹
多用途模型是自然語言處理領(lǐng)域的熱門話題。這些模型為機器翻譯、問答系統(tǒng)、聊天機器人、情緒分析等我們感興趣的自然語言處理應(yīng)用提供了動力。這些多用途自然語言處...
2019-04-08 標簽：數(shù)據(jù)集自然語言處理遷移學(xué)習(xí) 3.9萬 0
什么是遷移學(xué)習(xí)？遷移學(xué)習(xí)的實現(xiàn)方法與工具分析
人工智能競爭，從算法模型的研發(fā)競爭，轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量的競爭，這些成功的模型和算法主要是由監(jiān)督學(xué)習(xí)推動的，而監(jiān)督學(xué)習(xí)對數(shù)據(jù)極度饑渴，需要海量數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)...
2018-05-11 標簽：人工智能機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.3萬 0
在應(yīng)用層面了解遷移學(xué)習(xí)的原理及其優(yōu)勢
因為我們使用的是底層的構(gòu)建塊，我們可以輕松改變模型的某個單一部件（例如，將F.relu變?yōu)镕.sigmoid）。這樣做可以得到一個全新的模型架構(gòu)，它可能...
2018-10-27 標簽：機器學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 1.0萬 0
遷移學(xué)習(xí)與模型預(yù)訓(xùn)練：何去何從
把我們當前要處理的NLP任務(wù)叫做T（T稱為目標任務(wù)），遷移學(xué)習(xí)技術(shù)做的事是利用另一個任務(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 標簽：模型nlp遷移學(xué)習(xí) 8223 0
定義 1：（遷移學(xué)習(xí)）。給定一個基于數(shù)據(jù) Dt 的學(xué)習(xí)任務(wù) Tt，我們可以從 Ds 中獲取對任務(wù) Ts 有用的知識。遷移學(xué)習(xí)旨在通過發(fā)現(xiàn)并轉(zhuǎn)換 Ds 和...
2018-09-17 標簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 7705 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。在這項工作中，作者探索了重新聚焦模型注意...
2023-08-11 標簽：算法機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 7104 0
面臨上述的訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)之間的領(lǐng)域差異的問題，簡單地應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型可能導(dǎo)致模型聚焦于每個領(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 標簽：數(shù)據(jù)集解耦遷移學(xué)習(xí) 6994 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 Domain 不match的數(shù)據(jù)，通過 Boosting方法建立一種權(quán)重調(diào)整機制...
2018-08-05 標簽：數(shù)據(jù)算法遷移學(xué)習(xí) 6567 0
無監(jiān)督訓(xùn)練加微小調(diào)整，只用一個模型即可解決多種NLP
基于一個可伸縮的、任務(wù)無關(guān)的系統(tǒng)，OpenAI在一組包含不同的語言任務(wù)中獲得了最優(yōu)的實驗結(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 標簽：NLP遷移學(xué)習(xí) 6213 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，僅在最后一層進行訓(xùn)練，讓我們可以僅僅使用較少的標記數(shù)據(jù)，而對整個模型進行端對端訓(xùn)練則需要龐大的數(shù)據(jù)集...
2018-08-22 標簽：數(shù)據(jù)集NLP遷移學(xué)習(xí) 5859 0
如何解決人工智能應(yīng)用中數(shù)據(jù)隱私保護帶來的挑戰(zhàn)？
考慮有多個數(shù)據(jù)擁有方，每個數(shù)據(jù)擁有方各自所持有的數(shù)據(jù)集 Di 可以用一個矩陣來表示。矩陣的每一行代表一個用戶，每一列代表一種用戶特征。同時，某些數(shù)據(jù)集可...
2019-04-29 標簽：數(shù)據(jù)人工智能遷移學(xué)習(xí) 5814 0
用于語音情緒識別的基于對抗學(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)集上做了測試，所用的具體模型結(jié)構(gòu)如下所示，實驗結(jié)果表明，在IEM...
2019-05-07 標簽：分類器數(shù)據(jù)集遷移學(xué)習(xí) 4748 0
僅會一點點python就能自己搭建一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)！
我們將在本實驗中使用的 Tensor Processing Unit（TPU）硬件加速器。Google 云端存儲（GCS）能夠保持極高的吞吐量，但與所有...
2019-05-15 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)python遷移學(xué)習(xí) 4630 0
遷移學(xué)習(xí)、多任務(wù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域的進展
如果我們想使用多任務(wù)學(xué)習(xí)，但只有一個任務(wù)，該怎么辦呢？一篇名為 “Pseudo-task Augmentation: From Deep Multita...
2018-09-04 標簽：算法機器學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 4207 0
什么是遷移學(xué)習(xí)？NLP遷移學(xué)習(xí)的未來
只用了100個案例，他們就達到了和用2萬個案例訓(xùn)練出的模型同樣的錯誤率水平。除此之外，他們還提供了對模型進行預(yù)訓(xùn)練的代碼，因為維基百科有多種語言，這使得...
2018-08-17 標簽：計算機視覺NLP遷移學(xué)習(xí) 4003 0
許多傳統(tǒng)的遷移學(xué)習(xí)方法都是利用預(yù)先訓(xùn)練好的語言模型（LMs）來實現(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、高級建模語法和語義語言特性，能...
2019-03-12 標簽：語言模型強化學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 3907 0
Facebook研究者擴展并增強LASER工具包，并在近期開源這個項目
LASER 中的句子向量表征對于輸入語言和 NLP 任務(wù)都是通用的。該工具將任何語種的句子映射到高維空間中的一個點，目的是將各語種的語句最終聚合在同一鄰...
2019-01-28 標簽：FacebookLaser遷移學(xué)習(xí) 3620 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，再遷移到下游其他目標任務(wù)上，提升目標任務(wù)上的效果。其中，Pretrain-Fine...
2022-04-02 標簽：網(wǎng)絡(luò)模型遷移學(xué)習(xí) 3603 0
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另一個相關(guān)任務(wù)或領(lǐng)...
2024-07-04 標簽：代碼機器學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 3465 0
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