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学习迁移(Transfer of learning) 学习迁移理论是学习理论的必要组成部分, 对其进行研究可以丰富学习理论.一般地说, 学习迁移是指一种学习对另一种学习的影响, 或已经获得的知识经验对完成其他活动的影响. 而建构主义的迁移观认为,所谓学习迁移, 实际上就是认知结构在新条件下的重新建构. 这种建构性的学习强调旨在使学习者形成对知识的深刻理解.满意请采纳

simple to complex transfer learning for action recognition 用于动作识别的简单复杂传输学习

the cognitive process of acquiring skill or knowledgethe act of contracting or assuming or acquiring possession of something the act of moving something from one location to another inherent ability a particular service accepted or habitual practice

举个例子,假设今天老板给你一个新的数据集,让你做一下图片分类,这个数据集是关于Flowers的.问题是,数据集中flower的类别很少,数据集中的数据也不多,你发现从零训练开始训练CNN的效果很差,很容易过拟合.怎么办呢,于是你想

机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转换成信息.主要的方法有归纳学习法和分析学习法.数据首先被预处理,形成特征,然后根据特征创建某种模型.机器学习算法分析收集到的数据,分配权重、阈值和其他参数达到学习目的.

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科.专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能. 它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎.

这个问题问的真是你是想简单了解一下概念,还是想学习一下?想简单了解概念,那就百度、google、知乎,或者随便什么博客、论坛都行.想学习一下,就好好看书、实践,较为深入的了解可以看看Bishop - Pattern Recognition and

深度学习(DL)是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方法.深度学习的概念源于人工神经网络的研究.而人工神经网络ANN(Artificial Neural Network)是从信息处理角度对人脑神经元

应该不是.人工智能之机器学习体系汇总监督学习 Supervised learning Fisher的线性判别 Fisher's linear discriminant线性回归 Linear regressionLogistic回归 Logistic regression多项Logistic回归 Multinomial logistic regression朴素贝叶斯分类器

什么是机器学习?机器学习是一种数据分析方法,它可以自动分析模型的建立.使用迭代学习数据的算法,机器学习可以使电脑在没有被明确编程看哪里时,发现隐藏的领域.迭代在机器学习中是非常重要的,因为有了它的存在,模型在遇到新

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