- 代码已提交github,详情见(麻烦Star!):https://github.com/Jasper0420/Deep-Learning-Practice-AlexNet 1. 数据集介绍 花分类数据集 flower_data 下载:http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz(复制打开)flower_ph... 代码已提交github,详情见(麻烦Star!):https://github.com/Jasper0420/Deep-Learning-Practice-AlexNet 1. 数据集介绍 花分类数据集 flower_data 下载:http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz(复制打开)flower_ph...
- 迁移学习(Transfer Learning)的背景、历史及学习人工智能培训网chinaai.org迁移学习的背景、历史及学习1、迁移学习提出背景 在机器学习、深度学习和数据挖掘的大多数任务中,我们都会假设training和inference时,采用的数据服从相同的分布(distribution)、来源于相同的特征空间(feature space)。但在现实应用中,这个假设很难成立,往... 迁移学习(Transfer Learning)的背景、历史及学习人工智能培训网chinaai.org迁移学习的背景、历史及学习1、迁移学习提出背景 在机器学习、深度学习和数据挖掘的大多数任务中,我们都会假设training和inference时,采用的数据服从相同的分布(distribution)、来源于相同的特征空间(feature space)。但在现实应用中,这个假设很难成立,往...
- 数据已经成为制约多种技术发展的瓶颈和关键要素,当前存在的数据问题例如数据获取难(数据本身少或者由于安全/隐私等问题客户无法提供)、多样性低等。数据生成希望对真实数据进行模拟以实现“以假乱真”,进而解决所面临的数据困境。 数据已经成为制约多种技术发展的瓶颈和关键要素,当前存在的数据问题例如数据获取难(数据本身少或者由于安全/隐私等问题客户无法提供)、多样性低等。数据生成希望对真实数据进行模拟以实现“以假乱真”,进而解决所面临的数据困境。
- 领域自适应(Domain Adaptation)是迁移学习(Transfer Learning)的一个子领域,在计算机视觉里面较为常见。Domain Adaptation的实现有很多种,在深度学习未火热之前,主要有基于样本(Instance-based)的迁移、基于特征(Feature-based)的迁移以及基于参数(Parameter-based)的迁移。其中基于特征的迁移包括子空间对齐(... 领域自适应(Domain Adaptation)是迁移学习(Transfer Learning)的一个子领域,在计算机视觉里面较为常见。Domain Adaptation的实现有很多种,在深度学习未火热之前,主要有基于样本(Instance-based)的迁移、基于特征(Feature-based)的迁移以及基于参数(Parameter-based)的迁移。其中基于特征的迁移包括子空间对齐(...
- 本文对ICML 2018杨强老师团队的一篇文章《Transfer Learning via Learning To Transfer》进行梳理总结。先回顾一下迁移学习的主要思想来源:人本身具有迁移知识的能力,比如羽毛球运动员可以更好更快地掌握网球的技巧,因此我们希望机器也具有这种迁移的能力,将以往训练模型学习到的知识在新的领域加以应用。那么这篇文章的出发点又是什么呢?比如我们现在需要在羽毛球... 本文对ICML 2018杨强老师团队的一篇文章《Transfer Learning via Learning To Transfer》进行梳理总结。先回顾一下迁移学习的主要思想来源:人本身具有迁移知识的能力,比如羽毛球运动员可以更好更快地掌握网球的技巧,因此我们希望机器也具有这种迁移的能力,将以往训练模型学习到的知识在新的领域加以应用。那么这篇文章的出发点又是什么呢?比如我们现在需要在羽毛球...
- 在迁移学习(Transfer Learning)任务里面,迁移算法能够利用在源域(Source Domain)学习到的知识辅助目标域(Target Domain)的模型的建立。在非深度迁移(Shallow Transfer Learning)领域,以基于样本的迁移(Instance-based)、基于特征的迁移(Feature-based)为主;在深度迁移(Deep Transfer Lea... 在迁移学习(Transfer Learning)任务里面,迁移算法能够利用在源域(Source Domain)学习到的知识辅助目标域(Target Domain)的模型的建立。在非深度迁移(Shallow Transfer Learning)领域,以基于样本的迁移(Instance-based)、基于特征的迁移(Feature-based)为主;在深度迁移(Deep Transfer Lea...
- 如何在MindSpore中使用预训练模型进行迁移学习当我们面临一个新的机器学习任务时,通常我们需要大量的数据和计算资源来从头开始训练一个深度神经网络模型。幸运的是,迁移学习可以帮助我们利用已经在大规模数据集上预训练的模型,在我们自己的任务上取得更好的性能。MindSpore提供了一种简单而灵活的方式来利用预训练模型进行迁移学习。在本篇博客中,我们将介绍在MindSpore中使用预训练模型进行... 如何在MindSpore中使用预训练模型进行迁移学习当我们面临一个新的机器学习任务时,通常我们需要大量的数据和计算资源来从头开始训练一个深度神经网络模型。幸运的是,迁移学习可以帮助我们利用已经在大规模数据集上预训练的模型,在我们自己的任务上取得更好的性能。MindSpore提供了一种简单而灵活的方式来利用预训练模型进行迁移学习。在本篇博客中,我们将介绍在MindSpore中使用预训练模型进行...
- NLP中的迁移学习与泛化能力:拓展智能模型的新前景 1. 引言随着自然语言处理(NLP)领域的不断发展,迁移学习和泛化能力逐渐成为研究的焦点。这两者在构建更智能、具有更广泛应用能力的NLP模型方面发挥着关键作用。本文将深入探讨NLP中迁移学习与泛化能力的概念、应用场景,并通过实例说明它们如何推动智能模型在不同任务和领域中取得更好的性能。 2. 迁移学习的概念迁移学习是一种机器学习方法,其目... NLP中的迁移学习与泛化能力:拓展智能模型的新前景 1. 引言随着自然语言处理(NLP)领域的不断发展,迁移学习和泛化能力逐渐成为研究的焦点。这两者在构建更智能、具有更广泛应用能力的NLP模型方面发挥着关键作用。本文将深入探讨NLP中迁移学习与泛化能力的概念、应用场景,并通过实例说明它们如何推动智能模型在不同任务和领域中取得更好的性能。 2. 迁移学习的概念迁移学习是一种机器学习方法,其目...
- 深度学习算法中的迁移学习(Transfer Learning)引言深度学习已经在各个领域展现出了惊人的能力,但是在实际应用中,我们经常会遇到数据量不足、训练时间过长等问题。迁移学习(Transfer Learning)作为一种解决这些问题的方法,已经在深度学习领域受到了广泛的关注。本文将介绍迁移学习的原理、应用场景以及一些常用的迁移学习技术。迁移学习的原理迁移学习是指将已经在一个任务上学习到... 深度学习算法中的迁移学习(Transfer Learning)引言深度学习已经在各个领域展现出了惊人的能力,但是在实际应用中,我们经常会遇到数据量不足、训练时间过长等问题。迁移学习(Transfer Learning)作为一种解决这些问题的方法,已经在深度学习领域受到了广泛的关注。本文将介绍迁移学习的原理、应用场景以及一些常用的迁移学习技术。迁移学习的原理迁移学习是指将已经在一个任务上学习到...
- 迁移学习是一种机器学习方法,用于将一个已经在一个任务上训练过的模型应用到另一个相关任务上。而预训练模型(Pre-trained Models)是迁移学习中常用的一种方法。 预训练模型是指在大规模数据集上进行训练得到的模型。通常,在一个大规模数据集上进行训练需要消耗大量的计算资源和时间。而预训练模型的优势在于,它们已经通过在大规模数据集上的训练获得了丰富的特征表示能力。这些预训练模型可以理解... 迁移学习是一种机器学习方法,用于将一个已经在一个任务上训练过的模型应用到另一个相关任务上。而预训练模型(Pre-trained Models)是迁移学习中常用的一种方法。 预训练模型是指在大规模数据集上进行训练得到的模型。通常,在一个大规模数据集上进行训练需要消耗大量的计算资源和时间。而预训练模型的优势在于,它们已经通过在大规模数据集上的训练获得了丰富的特征表示能力。这些预训练模型可以理解...
- 测井是石油工程中非常重要的一项技术,它通过测量地下井中的物理参数来评估油藏的性质。然而,测井数据通常非常复杂,包含大量的噪声和变化。在处理这些数据时,传统的机器学习方法往往需要大量的标注数据和计算资源。幸运的是,迁移学习提供了一种有效的方法来解决这个问题。本文将探索迁移学习在测井数据处理中的效果,并提供代码示例,帮助读者理解其实际应用。什么是迁移学习?迁移学习是一种机器学习技术,通过将在一个... 测井是石油工程中非常重要的一项技术,它通过测量地下井中的物理参数来评估油藏的性质。然而,测井数据通常非常复杂,包含大量的噪声和变化。在处理这些数据时,传统的机器学习方法往往需要大量的标注数据和计算资源。幸运的是,迁移学习提供了一种有效的方法来解决这个问题。本文将探索迁移学习在测井数据处理中的效果,并提供代码示例,帮助读者理解其实际应用。什么是迁移学习?迁移学习是一种机器学习技术,通过将在一个...
- 代码已上传至github(麻烦Star~)更多Ai资讯:公主号AiCharm 1.数据集介绍 利用torchvision.datasets函数可以在线导入pytorch中的数据集,包含一些常见的数据集如MNIST、CIFAR-10等。本次使用的是CIFAR10数据集,也是一个很经典的图像分类数据集,由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever ... 代码已上传至github(麻烦Star~)更多Ai资讯:公主号AiCharm 1.数据集介绍 利用torchvision.datasets函数可以在线导入pytorch中的数据集,包含一些常见的数据集如MNIST、CIFAR-10等。本次使用的是CIFAR10数据集,也是一个很经典的图像分类数据集,由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever ...
- AVS视频编码标准的演变:20年来的创新与发展转载自:人工智能培训网(https://www.chinaai.org.cn/newsinfo/2821164.html)1 研究意义20世纪90年代至21世纪初,MPEG和VCEG等国际标准工作组制定了系列视频编码标准,如MPEG-1,H.261,MPEG-2/H.262标准等。在这些编码标准中几乎没有我国专利的影子,这意味着我们国家的企业如果... AVS视频编码标准的演变:20年来的创新与发展转载自:人工智能培训网(https://www.chinaai.org.cn/newsinfo/2821164.html)1 研究意义20世纪90年代至21世纪初,MPEG和VCEG等国际标准工作组制定了系列视频编码标准,如MPEG-1,H.261,MPEG-2/H.262标准等。在这些编码标准中几乎没有我国专利的影子,这意味着我们国家的企业如果...
- “迁移学习(Transfer Learning)核心技术开发与应用研修班”根据《guowuyua关于推行终身职业技能培训制度的意见》提出的“紧跟新技术、新职业发展变化,建立职业分类动态调整机制,加快职业标准开发工作”要求,中国管理科学研究院现代教育研究所联合龙腾亚太举办“迁移学习核心技术开发与应用研修班”。时间:2022年08月19日 — 2022年08月22日 线上(19日下发上课所需... “迁移学习(Transfer Learning)核心技术开发与应用研修班”根据《guowuyua关于推行终身职业技能培训制度的意见》提出的“紧跟新技术、新职业发展变化,建立职业分类动态调整机制,加快职业标准开发工作”要求,中国管理科学研究院现代教育研究所联合龙腾亚太举办“迁移学习核心技术开发与应用研修班”。时间:2022年08月19日 — 2022年08月22日 线上(19日下发上课所需...
上滑加载中
推荐直播
-
华为云ModelArts+Dify AI:双剑合璧使能AI应用敏捷开发
2024/10/14 周一 16:30-18:00
JePhybyte 华为云AI DTSE技术布道师
想知道如何快速部署大模型并进行AI应用敏捷开发吗?华为云ModelArts+开源Dify平台了解一下?本期直播将聚焦华为云ModelArts模型开发平台,并通过Dify平台实现模型调用和AI应用开发。用户无需懂代码,分钟级即可完成模型在线训练、微调、推理、部署上线,并可以通过Dify开源平台实现场景应用快速搭建、测试与落地应用。AI开发效率提升2-3倍,加速推动企业数智化建设,辅助经营发展。
去报名
热门标签