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github项目下载:CycleGAN开源项目数据集下载:项目的目录结构如下,ide打开图示.sh文件,打开文件中的URL=https://people.eecs.berkeley.edu/~taesung_park/CycleGAN/datasets/$FILE.zip:把下载好的数据集保存到datasets文件夹中配置parameter:–dataroot datasets\horse2zeb
网上说该方式会将新仓库所有其他分支全部删除,只保留老仓库的分支,适用于老仓库换地址迁移,不适用于迁移到新仓库已经有其他分支的场景
无监督领域自适应(Domain Adaptation)介绍背景相关概念相关工作总结参考背景为了解决传统监督学习需要大量人工标注的问题。顾名思义,就是将某个领域或者任务学习好的知识或模式,应用到到新的不同但相关?的领域中,达到可观的效果。比如我们最常见的fine-tuning。根据目前已有的研究显示,1)深度神经网络可以很好地学习到数据间的可迁移特征,或者叫做域不变(domain in...
对比学习损失函数
最近想体验一下OpenAI新发布的基于自然语言和图片的预训练模型-CLIP(不得不感叹一句,真是大力出奇迹啊),遂想搭建一个Pytorch环境,跑一跑实例。本以为几十页的论文是最大的障碍,没想到配置环境才是最令人崩溃的阶段。anaconda反复重装了几个来回,不过最后终于还是在关闭内存爆炸的Chrome的那一刻结束了配置,成功看见了那个True。由于网上很多教程都比较零散,在配置时难免耗费很多
lammps中NVE/NVT/NPT三种系综的特性和区别
1 迁移学习的直观理解人类容易在类似的任务上利用先前的经验,比如学过自行车就很容易学会摩托车,学会打羽毛球也能帮助学习打网球,学过小提琴也会对学习二胡有帮助。也就是把一个领域上学习的知识迁移到另一个领域上,目的也是让计算机有举一反三的能力(大概是实现AGI的一个重要的坎),或者是去尝试充分利用已经训练过的某个领域的知识来解决当前的任务(这样可以解决数据少的问题)。在迁移学习中要强调源域(Sourc
默认双击exe产生的命令是:WINEPREFIX=~/.wine/usr/local/bin/wine***.exe。4 .进入wine64文件夹:Ctrl+Alt+T打开命令行-------------------------------------------WINEPREFIX是容器, /usr/local/bin/wine是wine本身,也可以选择wine64。**注意事项:输入winec
利用训练集数据训练模型,使得模型能够对测试集的对象进行分类,但是训练集类别和测试集类别之间没有交集;期间需要借助类别的描述,来建立训练集和测试集之间的联系,从而使得模型有效。Zero-shot learning 就是希望我们的模型能够对其从没见过的类别进行分类,让机器具有推理能力,实现真正的智能。其中零次(Zero-shot)是指对于要分类的类别对象,一次也不学习。
所以,就是指预先训练的一个模型或者指预先训练模型的过程;就是指将预训练过的模型作用于自己的数据集,并使参数适应自己数据集的过程。
随着深度神经网络越来越强大,监督学习下的很多场景能够很好的解决,比如在图像、语音、文本的场景下,能够非常准确地学习从大量的有标签的数据中输入到输出的映射。但是这种在特定环境下模型仍旧缺乏泛化到不同于训练环境的能力。当将训练的模型用到现实场景,而不是特地构建的数据集的时候,模型的性能大打折扣。这是因为现实的场景是混乱的,并且包含大量全新的场景,尤其很多是模型在训练的时候未曾遇到的,这使得模型做不出好
深度学习在图像分类、目标检测、语音识别等领域取得了重大突破,但是随着网络层数的增加,梯度消失和梯度爆炸问题逐渐凸显。随着层数的增加,梯度信息在反向传播过程中逐渐变小,导致网络难以收敛。同时,梯度爆炸问题也会导致网络的参数更新过大,无法正常收敛。为了解决这些问题,ResNet提出了一个创新的思路:引入残差块(Residual Block)。残差块的设计允许网络学习残差映射,从而减轻了梯度消失问题,使
# -*- coding:utf-8 -*-import glob# 文件名匹配包import os.path# 获取文件属性包import numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.python.platform import gfile# 提供一个操作文件的API# 原始输入数据的目录,这个目录下有5个子...
1.背景介绍迁移学习(Transfer Learning)是一种在深度学习领域中广泛应用的技术,它可以在有限的数据集上实现高效的模型训练,从而提高模型的性能。这种技术尤其在处理大规模、高维、不均衡的数据集时具有显著优势。随着人工智能技术的不断发展,迁移学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。迁移学习的核心思想是将已经在其他任务中训练好的模型应用于新的任务,从而减少在新...
1.背景介绍计算机视觉是人工智能的一个重要分支,其主要研究如何让计算机理解和处理人类世界中的视觉信息。传统计算机视觉方法主要包括图像处理、模式识别和人工智能等领域的技术。随着深度学习技术的发展,计算机视觉领域也逐渐向深度学习方向发展。迁移学习是一种深度学习技术,它可以帮助我们解决计算机视觉中的一些问题,例如小样本学习、零样本学习等。本文将从传统计算机视觉到深度学习的迁移学习的背景介绍、核心概念..
1.背景介绍深度学习和迁移学习是两个非常热门的研究领域,它们在人工智能和机器学习领域发挥着重要作用。深度学习是一种通过多层神经网络模型来处理大规模数据的方法,而迁移学习则是一种通过在新任务上利用已有的预训练模型来提高学习效率和性能的方法。这两种方法在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。在本文中,我们将从以下几个方面进行讨论:背景介绍核心概念与联系核心算法原理和...
在机器学习和模式识别领域中,领域自适应(Domain Adaptation)旨在解决源领域和目标领域之间的分布差异问题,以提高模型的泛化能力。未来,随着理论的深入研究和算法的创新,基于迁移学习的领域自适应方法将在各个领域得到更广泛的应用和推广。基本原理:基于迁移学习的领域自适应方法通过利用源领域和目标领域的数据信息,学习到一个具有良好泛化能力的模型,从而将源领域上学到的知识迁移到目标领域上。2.3
转载地址:http://www.sx-gd.org.cn/398aitc620170702c6n499496713.html瀚宸 编译自 Analytics Vidhya量子位 出品 | 公众号 QbitAI引言跟传统的监督式机器学习算法相比,深度神经网络目前最大的劣势是什么?贵。尤其是当我们在尝试处理现实生活中诸如图像识别、声音辨识等实际问题的时候。一旦你的模型中包含一些...
在机器人学习中,迁移学习可以帮助机器人在新任务上快速适应,并减少对新任务所需的数据和计算资源。然而,迁移学习的成功取决于源任务和目标任务之间的相似性,以及所迁移知识的有效性和可迁移性。模仿学习的优点是可以利用已有的示范数据来加速学习过程,并且可以避免在探索过程中可能出现的危险或不良行为。然而,模仿学习通常需要大量的高质量示范数据,并且对于与示范数据分布不一致的新任务,机器人的性能可能会受到限制。学
文献阅读:A Survey on Transfer Learning(2009)2018-12文章的作者是Sinno Jialin pan 与 Qiang Yang关键词:迁移学习(transfer learning);Survey,ML,Data Mining1.介绍背景:机器学习和数据挖掘已经取得了很大的成功现有缺陷:众多机器学习模型有一个基本的假设:训练集和测试集是来源于同...
《Transitive Transfer Learning》学习Proceedings of the 21th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining如果两个领域之间的重叠很少,那么在这些领域之间进行知识转移就不会有效。受人类传递性推理和学习能力的启发,我们研究了一个新的学习问题:传递性迁
迁移学习的应用:迁移学习在各种领域中都有广泛的应用,包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别、医疗诊断等。总的来说,迁移学习是一种强大的机器学习技术,可以提高在新任务上的性能,并减少数据需求。它在实际应用中具有广泛的潜力,能够加速和改善各种机器学习任务的解决过程。领域和任务:在迁移学习中,通常涉及两个关键概念:源领域(Source Domain)和目标领域(Target Domain)。迁移学习的核
人工智能的分类:机器学习/专家系统/推荐系统/知识图谱/强化学习/迁移学习/特征工程/模式识别
语音小助手对周遭环境敏感,是对域的不适应。迁移学习一直以来是语音识别、语音合成、说话人识别等各个语音领域的难题。
《 ICCV Transfer Feature Learning with Joint Distribution Adaptation》论文学习2013 IEEE International Conference on Computer Vision迁移学习是计算机视觉中的一种有效技术,可以利用源域中丰富的标记数据为目标域构建准确的分类器。在本文中,我们提出了一种新的迁移学习方法,称为联合分布自适
文本到语音生成器,适用 142 种语言和口音,600 多种自然声音可供选择,允许用户创建高质量的文章和其他基于文本的内容的音频版本,具有强大的 SSML 功能,用户可自由修改。适合学生的AI工具,可以支持科学、数学、文学、社会研究等,生成每个科目的重要概念的视觉解释,同时使用文本和语音识别,找到最相关的学习资源。如果你对音乐十分感兴趣,想创造自己的音乐,或者只是想尝试创造音乐,你都需要这个工具,它
【论文笔记】Applying Differential Privacy Mechanism in Artificial Intelligence论文摘要:近年来,人工智能(AI)吸引了大量关注。但是,出现了一些新问题,例如侵犯隐私,安全问题或有效性。差异隐私具有几个吸引人的属性,这些属性使其对AI相当有价值,例如隐私保护,安全性,随机性,组成和稳定性。因此,本文基于这些特性提出了用于多主体系统,强
首次将CNN于LSTM结合进行图像描述生成。
1.背景介绍语音识别技术是人工智能领域的一个重要分支,它可以将语音信号转换为文本信息,从而实现人类与计算机之间的有效沟通。随着大数据、人工智能和云计算等技术的发展,语音识别技术的应用也逐渐普及,出现在智能家居、智能车、语音助手等各个领域。然而,语音识别技术仍然面临着一些挑战,如语音数据的大量、多样化和不稳定等。迁移学习是一种深度学习技术,它可以在已有的模型上进行微调,以适应新的任务。在语音...
1.背景介绍语音识别技术在过去几年中取得了显著的进展,成为人工智能领域的重要应用之一。迁移学习则是一种机器学习方法,可以在有限的数据集上实现高效的知识传播。在本文中,我们将探讨如何将迁移学习与语音识别技术结合,实现跨领域知识传播的高效实现。语音识别技术的发展历程可以分为以下几个阶段:早期语音识别技术(1950年代至1970年代):这一阶段的语音识别技术主要基于手工设计的规则和模型,如...
1.背景介绍迁移学习(Transfer Learning)是一种人工智能技术,它允许我们在已经训练好的模型上进行微调,以解决与原始任务相关但不完全相同的新任务。这种方法在许多领域得到了广泛应用,例如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。迁移学习的优势在于它可以减少训练时间和计算资源的需求,同时提高模型的性能。在本文中,我们将讨论迁移学习的优化技巧和实践,包括选择预训练模型、微调策略、数据预...
1.背景介绍行为识别(Behavior Recognition)是人工智能领域的一个热门研究方向,它旨在识别和分类人类的行为,如人脸识别、语音识别、动作识别等。迁移学习(Transfer Learning)是机器学习领域的一种技术,它可以在已经训练好的模型上进行微调,以解决新的问题。在行为识别领域,迁移学习具有很大的潜力,因为它可以利用已经训练好的模型,在新的任务中获得更好的效果。在本文中...
1.背景介绍语音识别技术是人工智能领域的一个重要应用,它可以将人类的语音信号转换为文本信息,从而实现自然语言与计算机之间的沟通。随着大数据时代的到来,语音识别技术的发展也受到了大量的数据和计算资源的支持。然而,在实际应用中,语音识别系统往往需要处理大量不同类别的语音数据,这会导致模型的过拟合和训练时间的长延迟。为了解决这些问题,迁移学习技术在语音识别领域得到了广泛的关注和应用。迁移学习是一...
1.背景介绍迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法,它允许模型在一个任务上学习后,在另一个相关任务上进行微调,从而提高学习速度和效果。这种方法尤其适用于那些数据量有限、计算资源有限或者需要快速部署的场景。迁移学习的核心思想是利用已经学到的知识来提高新任务的学习效率,从而降低总体的训练成本。迁移学习的应用场景非常广泛,包括但不限于图像识别、自然语言处理、语音识别、医...
1.背景介绍语音识别技术是人工智能领域的一个重要分支,它涉及到将人类的语音信号转换为文本信息的过程。随着大数据、深度学习等技术的发展,语音识别技术也取得了显著的进展。迁移学习是一种深度学习技术,它可以帮助我们解决一些传统机器学习方法难以处理的问题,如小样本学习、零样本学习等。在语音识别领域,迁移学习也取得了一定的成功。本文将从以下几个方面进行阐述:背景介绍核心概念与联系核心算法原理和...
1.背景介绍计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支,它涉及到图像处理、特征提取、模式识别等多个方面。随着数据量的增加,深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著的成果。然而,深度学习模型的训练通常需要大量的数据和计算资源,这限制了其应用范围和效率。因此,迁移学习成为了一种有效的解决方案,它可以帮助我们利用已有的模型和知识,在新的任务上获得更好的性能。迁移学习的核心思想是将现有的模型在新的任务上...
1.背景介绍迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法,它允许模型在一个任务上学习后,在另一个相关任务上进行优化。这种方法尤其在数据有限的情况下非常有用,因为它可以在一个已经学习过的领域中传输知识,从而在新的领域中快速学习。这种方法在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。迁移学习的核心思想是利用已经在一个任务上训练好的模型,在另一个相关任务上进行微调...
1.背景介绍深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它通过模拟人类大脑中的神经网络,学习从数据中提取出特征和模式。在过去的几年里,深度学习已经取得了显著的成果,例如图像识别、自然语言处理、语音识别等方面。然而,深度学习模型的训练通常需要大量的标注数据,这可能是一个挑战,因为收集和标注数据是时间、精力和成本密集的过程。迁移学习和零样本学习是两种有趣的技术,它们可以帮助我们解决这个问题。迁移学习...
分布式AI的发展前景非常广阔,随着5G、6G等高速网络通信技术的普及和边缘计算能力的提升,以及AI算法和硬件的不断优化进步,分布式AI将在多个领域展现出强大的应用潜力和市场价值:1. **物联网(IoT)与智能设备**:- 分布式AI使得AI能够下沉到终端设备,实现端到端的智能化,尤其是在智能家居、自动驾驶汽车、无人机、工业机器人等领域,可以实时处理大量数据,做出快速响应。
端到端学习是相对于流水线学习而言的一种学习方式,如语音识别中,在端到端学习出现之前,会有一个复杂的流水线流程来实现一段语音的识别,流水线中包含很多繁琐的细节,每个细节中又包含许多繁杂的手工设计。如在图像识别中,当前手头的任务是需要训练一个关于医学影像识别的分类器,但是没有过多的训练数据,则可以使用其他训练好的分类器,如猫/狗/车分类器,其中的部分学习到的知识(部分神经网络参数)应用到医学影像识别分
下载TensorFlowJS-Examples-master.zip-6.1 MBTensorFlow+JavaScript。现在,最流行、最先进的AI框架支持地球上使用最广泛的编程语言,因此,让我们在我们的web浏览器中通过深度学习实现奇迹,通过TensorFlow.js的WebGL GPU加速!这是我们六个系列的第三篇文章:使用TensorFlow.js在浏览器中进行深度学习入门狗和披萨:使用
一、增强学习/强化学习(Reinforcement Learning) 我们总是给定一个样本x,然后给或者不给label y。之后对样本进行拟合、分类、聚类或者降维等操作。然而对于很多序列决策或者控制问题,很难有这么规则的样本。比如,四足机器人的控制问题,刚开始都不知道应该让其动那条腿,在移动过程中,也不知道怎么让机器人自动找到合适的前进方向。另外如要设计一个下象棋的AI,每走一
迁移学习
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