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标签 > 迁移学习
深度学习中在计算机视觉任务和自然语言处理任务中将预训练的模型作为新模型的起点是一种常用的方法,通常这些预训练的模型在开发神经网络的时候已经消耗了巨大的时间资源和计算资源,迁移学习可以将已习得的强大技能迁移到相关的的问题上。
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运用迁移学习,CNN特征,语句特征应用已有模型2. 最终的输出模型是LSTM,训练过程的参数设定:梯度上限(gradient clipping), 学习...
多用途模型是自然语言处理领域的热门话题。这些模型为机器翻译、问答系统、聊天机器人、情绪分析等我们感兴趣的自然语言处理应用提供了动力。这些多用途自然语言处...
人工智能竞争,从算法模型的研发竞争,转向数据和数据质量的竞争,这些成功的模型和算法主要是由监督学习推动的,而监督学习对数据极度饥渴,需要海量数据(大数据...
因为我们使用的是底层的构建块,我们可以轻松改变模型的某个单一部件(例如,将F.relu变为F.sigmoid)。这样做可以得到一个全新的模型架构,它可能...
定义 1:(迁移学习)。给定一个基于数据 Dt 的学习任务 Tt,我们可以从 Ds 中获取对任务 Ts 有用的知识。迁移学习旨在通过发现并转换 Ds 和...
导读:近几年随着深度学习算法的发展,出现了许多深度学习框架。这些框架各有所长,各具特色。常用的开源框架有TensorFlow、Keras、Caffe、P...
OpenAI Five是如何训练的、为什么选择打Dota以及AI在打Dota的时候在想什么?
总决赛让OpenAI的科学家可以回答一个重要的研究问题:OpenAI Five在多大程度、以何种方式能够被确定的打败?并且可能是有史以来最大规模的、人们...
Frankle和Carbin发现,一个标准的修剪技巧可以自然的显露出一个子网络,初始化该网络就能提高训练效率。因此他们提出了 “彩票假设”(lotter...
而基因库的知识积累是靠它自己在设计过程中学出来的,我们不会因为某个网络效果特别好而强放进去,因为它可能也只是真实世界里的一个局部最优解而已,我没有理由把...
厄尔尼诺主要指太平洋东部和中部热带海洋的海水温度异常持续变暖的现象。其可能造成极端气候和生态系统破坏,例如发生暴雨洪涝、山洪地质灾害、台风、高温热浪、干...
中国汽车界与媒体界广泛关注的年度盛事,由深圳市汽车电子行业协会主办的汽车电子产业的奥斯卡奖 2019年度汽车电子科学技术奖颁奖典礼于2020年9月12日...
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