1. 程式人生 > >【七月線上】 遷移學習 [無遷移,不學習] 完整版

【七月線上】 遷移學習 [無遷移,不學習] 完整版

本課程的內容將講述各種遷移學習的方法,包括在同領域不同任務、不同領域任務、資料受限等多場景下的方法,涵蓋有監督、無監督學習等涉及到的遷移學習。同時結合程式碼,我們將看到,如果將在一個數據集上學到的知識/模式做拓展,應用到另外一個數據集上,並取得不錯的效果。

課程目錄:

第1課 遷移學習詳解

知識點1:有監督到有監督:Fine-tune, 多工學習
知識點2:有監督到無監督:域對抗訓練, Zero-shot learning
知識點3:無監督相關遷移學習:Self-taught learning

第2課 遷移學習實戰

實戰專案:fine-tune影象識別:從已有的GoogLeNet/ResNet輕鬆遷移,高準度解決其他影象識別問題
實戰專案:Tensorflow實現域對抗訓練:學習如何從有監督的影象識別模型,遷移用到(類似場景)沒有標籤的影象識別
實戰專案:音樂分類和迴歸的遷移學習:學習如何遷移學習解決多種語音識別問題(語音場景判斷、情感判斷、語音/音樂判斷)

有需要的夥伴可以加微:18232189758 或掃描下方的二維碼:(The Price:5 RMB)

相關推薦

七月線上 遷移學習 [遷移學習] 整版

本課程的內容將講述各種遷移學習的方法,包括在同領域不同任務、不同領域任務、資料受限等多場景下的方法,涵蓋有監督、無監督學習等涉及到的遷移學習。同時結合程式碼,我們將看到,如果將在一個數據集上學到的知識/

七月線上 強化學習 [一舉解開AlphaGo Zero的百勝奧祕] 整版 附課堂資料

強化學習,被譽為可能通向強人工智慧的第三類機器學習方法,在AI遊戲領域的應用已司空見慣,如自動玩flappy bird,藉助強化學習玩星際爭霸,最近非常火的王者榮耀也不例外;在無人駕駛、自動交易等領域也有著舉足輕重的作用。 《強化學習》課程,帶你揭祕Alph

七月線上 深度學習論文班 [終於不用再為論文發愁了] 整版 附課件與程式碼

機器學習熱潮方興未艾,深度學習締造的神話層出不窮。面對這波濤洶湧的浪潮,您是選擇被浪潮吞沒,還是激流勇進做時代的弄潮兒? 且常聽研究生有論文才能畢業,為減少迷茫,七月線上特此隆重推出《深度學習論文班》,深度解析和實戰深度學習的最新/經典論文以及前沿進展,

超越CycleGAN這個人體動態遷移技術讓白痴變舞王(視訊)

IT派 - {技術青年圈}持續關注網際網路、區塊鏈、人工智慧領域【導讀】伯克利的研究人員提出了一

強化學習筆記4.4 模型的強化學習方法-蒙特卡羅演算法與重要性取樣程式碼實現

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- #import gym import random import numpy as np class GriDMdp: def __init__(s):

強化學習筆記4.2 模型的強化學習方法-蒙特卡羅演算法程式設計實現

本文給出基於蒙特卡洛的強化學習方法(隨機策略計算狀態值函式)和基於蒙特卡洛的強化學習方法(ε−greedy策略計算狀態行為值函式)兩種方法的程式設計實現。 問題模型是迷宮問題。 針對一個迷宮問題,設計基於蒙特卡洛的強化學習方法。 迷宮圖示見下圖,其中紅色

強化學習筆記4.3 模型的強化學習方法-蒙特卡羅演算法與重要性取樣

異策略與重要性取樣 因為異策略中的行動策略和目標策略不一樣,也就是說行動策略產生的資料分佈與目標策略的資料分佈存在偏差,即即行動策略的軌跡概率分佈和改善策略的軌跡概率分佈不一樣,因此在使用資料進行目標策略評估的時候需要考慮該影響,常用的方法是重要性取樣

計算機網絡3.2 連接運輸:UDP

緩存 info 多路分解 參數 href name 比較 outline 檢測 第三章第二節 無連接運輸:UDP UDP(用戶數據報協議,User Datagram Protocol),它只是做了運輸層協議能夠做的最少工作,除了多路復用和多路分解及一些差錯檢測

電腦科學2018.02含原始碼一種目標分類的深度學習預測模型

本文為荷蘭代爾夫特理工大學(作者:N.E. Sahla)的碩士論文,共58頁。 在過去的十年,全球倉儲自動化市場迅速而顯著地增長。最大的挑戰在於識別和處理不同的物件。本研究旨在探討物件特徵,例如大小或形狀與條形碼位置之間是否存在可用的關係,從而穩健地辨識儲存箱中的物件。在MATLA

面試題Java面試題--基礎總結--個人學習記錄

1、Java執行緒的狀態 新建new:新建立一個執行緒物件。 就緒runnable:建立執行緒物件後呼叫start方法,此時執行緒進入可執行狀態,等待CPU的時間片,且其他所需資源已獲得。 執行running(一般不考慮這種狀態):執行緒分得CPU的時間片、資源後執行執行緒。 阻塞b

面試題Java面試題--技術框架--個人學習記錄

1、看過哪些開源框架的原始碼   2、為什麼要用Redis,Redis有哪些優缺點?Redis如何實現擴容?   3、Netty是如何使用執行緒池的,為什麼這麼使用   4、為什麼要使用Spring,Spring的優缺點有哪些 &

面試題Java面試題--技術深度--個人學習記錄

1、有沒有看過JDK原始碼,看過的類實現原理是什麼。 2、HTTP協議   TCP詳解 關於http協議 3、TCP協議   TCP詳解 關於http協議 4、一致性Hash演算法 5、JVM如何載入位元組碼檔案 loa

動態規劃--最長重複子串

給定一個字串,找出不含有重複字元的最長子串的長度。 示例: 給定 "abcabcbb" ,沒有重複字元的最長子串是 "abc" ,那麼長度就是3。 給定 "bbbbb" ,最長的子串就是 "b" ,長度是1。 給定 "pwwkew" ,最長子串是 "wke" ,長度是3。請注

備忘python神經網路演算法與深度學習視訊

先準備好一個大硬碟,照著這個學習路線學習!站長也在學習這個教程,沿著數學->演算法->機器學習->資料探勘(分析)->人工智慧的學習路線學習。 第00_安裝包、開發工具、註冊(贈品) 第01階段-基礎必備篇    python3.6視訊零基礎2周快速

Web 服務深入理解狀態協議、HTTP 與 web 會話

1. 什麼是狀態(state)? 狀態可以簡單地理解為事物在某一個時間點上的特徵表現。事物在不斷的發展、運動和變化,這樣才會有狀態,這樣的狀態才會有意義!絕對的靜止就是黑洞,就不會有狀態,也不會產生資訊! 生老病死,花開花謝,春去秋來,都是事物狀態的變遷!

Scala-ML如何利用Scala構建並行機器學習系統

引言 在學習Scala的過程中,我發現其在構建大規模分散式計算系統上有與生俱來的特質。其豐富的型別系統可以幫助程式設計設計提供很好的資訊隱藏和抽象,其monoids和monads概念利用Scala高階函式實現計算並行和資料處理流水線,其Actor系統幫助編寫可

備忘Java菜鳥到大牛學習路線培訓教程

這是一套Java菜鳥到大牛學習路線培訓教程,由本站工作了10年的資深Java架構師整理。主要分5個階段:Java程式設計師->Java初級軟體工程師->Java中級軟體工程師->Java高階軟體工程師->Java系統架構師,從頭學到尾即可成為大神!

spring-bootspring-boot-配置嵌入式Servlet容器學習

8、配置嵌入式Servlet容器SpringBoot預設使用Tomcat作為嵌入式的Servlet容器;問題?1)、如何定製和修改Servlet容器的相關配置;1、修改和server有關的配置(ServerProperties【也是EmbeddedServletContain

問題解決STS突然無法使用雙擊exe檔案反應

今天使用STS,突然發現雙擊圖示沒有反應了。 試了下其他程式還都是正常的,聯想到最近總是強制關機重啟,開機啟動時候又跳過磁碟掃描,於是懷疑是不是強行中斷程式造成了什麼異常? 重新使用安裝包安裝,結果發現連安裝程式的exe也是雙擊完全沒反應啊,但是試了下其他程式的安裝包還是正

學堂線上猴子吃桃(第n天吃n-1天剩桃數的一半+n個桃子)

題目描述 一隻猴子在第一天獲得了若干的桃子,他在第n天吃了第n - 1天剩下的桃子數的一半加n個桃子;最後第n天吃之前,剩餘了1個桃子。求第一天猴子獲得的桃子數。 輸入描述 輸入一個整數n,1 <= n <= 20 輸出描述 求第一天猴子獲得的桃子數。 樣例輸入 3