講解CNN+RNN的各種組合方式，以及CNN和RNN的對比

運用遷移學習，CNN特征，語句特征應用已有模型2. 最終的輸出模型是LSTM，訓練過程的參數設定：梯度上限(gradient clipping), 學習...

2018-09-13 標簽：CNN遷移學習RNN 5.3萬 0

為什么要使用預訓練模型？一些頂級的預訓練模型介紹

多用途模型是自然語言處理領域的熱門話題。這些模型為機器翻譯、問答系統、聊天機器人、情緒分析等我們感興趣的自然語言處理應用提供了動力。這些多用途自然語言處...

2019-04-08 標簽：數據集自然語言處理遷移學習 3.8萬 0

什么是遷移學習？遷移學習的實現方法與工具分析

人工智能競爭，從算法模型的研發競爭，轉向數據和數據質量的競爭，這些成功的模型和算法主要是由監督學習推動的，而監督學習對數據極度饑渴，需要海量數據（大數據...

2018-05-11 標簽：人工智能機器學習深度學習 1.2萬 0

在應用層面了解遷移學習的原理及其優勢

因為我們使用的是底層的構建塊，我們可以輕松改變模型的某個單一部件（例如，將F.relu變為F.sigmoid）。這樣做可以得到一個全新的模型架構，它可能...

2018-10-27 標簽：機器學習遷移學習 1.0萬 0

對深度遷移學習的當前研究進行了回顧和分類

定義 1：（遷移學習）。給定一個基于數據 Dt 的學習任務 Tt，我們可以從 Ds 中獲取對任務 Ts 有用的知識。遷移學習旨在通過發現并轉換 Ds 和...

2018-09-17 標簽：機器學習深度學習遷移學習 7517 0

面向NLP任務的遷移學習新模型ULMFit

除了能夠更快地進行訓練之外，遷移學習也是特別有趣的，僅在最后一層進行訓練，讓我們可以僅僅使用較少的標記數據，而對整個模型進行端對端訓練則需要龐大的數據集...

2018-08-22 標簽：數據集NLP遷移學習 5654 0

如何解決人工智能應用中數據隱私保護帶來的挑戰？

考慮有多個數據擁有方，每個數據擁有方各自所持有的數據集 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，某些數據集可...

2019-04-29 標簽：數據人工智能遷移學習 5581 0

遷移學習、多任務學習領域的進展

如果我們想使用多任務學習，但只有一個任務，該怎么辦呢？一篇名為 “Pseudo-task Augmentation: From Deep Multita...

2018-09-04 標簽：算法機器學習遷移學習 4005 0

什么是遷移學習？NLP遷移學習的未來

只用了100個案例，他們就達到了和用2萬個案例訓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訓練的代碼，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遷移學習 3840 0

遷移學習Finetune的四種類型招式

遷移學習廣泛地應用于NLP、CV等各種領域，通過在源域數據上學習知識，再遷移到下游其他目標任務上，提升目標任務上的效果。其中，Pretrain-Fine...

2022-04-02 標簽：網絡模型遷移學習 3218 0