端到端学习（End-to-End Learning）

最新推荐文章于 2024-11-26 00:09:30 发布
最新推荐文章于 2024-11-26 00:09:30 发布
阅读量1.1k 收藏
点赞数 1
分类专栏： DeepLearning
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Capricorn_devil/article/details/89227723
版权

      端到端学习（End-to-End Learning），也称端到端训练，是指在学习过程中不进行分模块或分阶段进行训练，直接优化任务的总体目标。在端到端学习中，一般不需要明确地给出不同模块或阶段的功能，中间过程不需要人为干预。端到端学习的训练数据为“输入-输出”对的形式，无需提供其它额外信息。

端到端学习在机器学习领域中是一种训练模型的方法，它可以从原始输入直接学习到最终的输出，而无需手动设计特征或进行中间步骤
BugCrusher的博客
09-06 754
它的出现大大简化了模型的构建过程，提高了模型的性能和效率端到端学习在机器学习中是一种训练模型的方法，它能够直接从原始输入学习到最终的输出结果，而无需手动设计特征或进行中间步骤的处理。模型的输入层是一个展平的图像数组，隐藏层包含 128 个神经元，并使用 ReLU 激活函数，输出层包含 10 个神经元，并使用 softmax 激活函数。模型的输入层是一个展平的图像数组，隐藏层包含 128 个神经元，并使用 ReLU 激活函数，输出层包含 10 个神经元，并使用 softmax 激活函数。
自动驾驶---决策规划之导航增强端到端
最新发布
智能汽车人的博客
04-19 1253
NTT方法的核心思想是基于导航路径生成自动驾驶车辆的未来目标点。具体来说，该方法首先根据导航路径的信息，预测出自动驾驶车辆在未来某一时刻应该到达的位置，即目标点。通过生成目标点，自动驾驶车辆能够学习到明确的规划意图，从而提高了规划的实用性。同时，基于目标点生成的规划轨迹可以更加灵活地适应环境变化，有效提高了规划的安全性。在实现过程中，NTT方法采用了多种技术手段。首先，通过对导航路径进行解析和处理，提取出关键的路段信息和转向点。
什么是端到端的学习
Turn life into a dream, and then turn dreams into reality
06-20 2274
深度学习提供了一种“端到端”的学习范式，整个学习的流程并不进行人为的子问题划分，而是完全交给深度学习模型直接学习从原始数据到期望输出的映射。这些操作层整体可以看作一个复杂的函数Fcnn，最终的损失函数由数据损失（data loss）和模型参数的正则化损失（regularization loss）共同组成，模型深度的训练则是在最终损失驱动下对模型进行参数更新并将误差反向传播至网络各层。端到端的学习是不做其他额外处理，从原始数据输入到任务结果输出，整个训练和预测过程，都是在模型里完成的。
端到端的学习（end-to-end learning）
jerry zhang的sally wu
10-07 714
机器学习中什么是端到端的学习（end-to-end learning）？ 传统机器学习由多个独立的模块组成，比如在一个典型的自然语言处理（Natural Language Processing）问题中，包括分词、词性标注、句法分析、语义分析等多个独立步骤，每个步骤是一个独立的任务，其结果的好坏会影响到下一步骤，从而影响整个训练的结果，这是非端到端的。 而深度学习模型在训练过程中，从输入端（输入数据）到输出端会得到一个预测结果，与真实结果相比较会得到一个误差，这个误差会在模型中的每一层传递（反向传播），每一
机器学习中的端到端学习(End-to-End Learning)
lipengfei0427的博客
10-18 1万+
传统机器学习需要将一个任务的输入和输出之间人为地切割成很多子模块，或者多个阶段，每个子模块(阶段)分开学习。比如一个自然语言处理任务(NLP)，一般需要分词、词性标注、句法分析、语义分析、语义推理等步骤。这种学习方式有两个问题：一是每一个模块都需要单独优化，并且其优化目标和任务总体目标并不能保证一致；二是错误传播，即前一步的错误会对后续的模型造成很大的影响。这样就增加了机器学习方法在实际应用中的难度。 端到端学习(End-to-End Learning)，也称端到端训练，是指在学习过程中不进行分模块或分阶
什么是端到端训练
贱小杜的博客
04-27 1万+
传统的图像识别问题往往通过分治法将其分解为预处理，特征提取和选择，分类器设计等若干步骤。分治法的动机是将图像识别的母问题分解为简单、可控且清晰的若干小的子问题。不过分步解决子问题时，尽管可以在子问题上得到最优解，但子问题上的最优解并不意味着就能得到全局问题的最后解。使用多步骤、多模型解决一个复杂任务的时候，一个明显的弊端是各个模块训练目标不一致，某个模块的目标函数可能与系统的宏观目标有偏差，这样训...
End-to-end Learning
YQ8023family的博客
03-26 340
端到端学习 视频讲解地址 ppt地址 总结起来就是：给定input，得到ouput
End-to-End-Learning-of-Communications-Systems-Without-a-Channel-Model:研究论文的实施
03-11
没有通道模型的端到端通信系统学习 此回购协议是研究论文的实施：没有通道模型的通信系统的端到端学习 链接到本文： : 链接到我们的演示文稿： : usp （演示文稿为pdf）附在仓库中） 使用的库列表 麻木 Tenorflow ...
【有啥问啥】什么是端到端（End-to-End）？
Chauvin的博客
07-17 1万+
端到端方法在人工智能领域的应用前景广阔，其优势在于简化流程和全局优化。然而，在实际应用中，我们需要根据具体场景权衡其优劣势，选择合适的方法。在数据稀缺、高可解释性需求和多任务复杂系统中，传统方法可能仍然具有不可替代的价值。通过结合端到端方法与传统方法的优势，我们可以更好地应对现实中的各种挑战，推动人工智能技术的发展和应用。
如何理解深度学习中的端到端（End-to-end）概念
热门推荐
sssssyuan的博客
02-14 3万+
在最近的论文阅读中，又一次见到作者提到 “端到端”（End-to-end) 这个概念，但是在专业课的学习和以往查的资料中，这个名词并没有被特意地强调过。 端到端，是相对于 非端到端 而言的。在机器学习最开始的时候，人们并不是直接输入原始数据，获得最终结果；而是首先通过特征提取，对原始数据进行初步的处理，然后再对于得到的特征进行学习，得出分类or回归的结果。比如使用一些hand-crafted fu...
End-to-End Multi-Task Learning with Attention译文 【CVPR】
qq_45913945的博客
11-26 1199
End-to-End Multi-Task Learning with Attention 译文
End to End Learning for Self-Driving Cars
08-18
无人驾驶技术，
End-to-end Learning of Multi-sensor 3D Tracking by Detection.pdf
05-20
4. 端到端学习（End-to-end learning）：本文提出的方法能够同时利用相机和LIDAR数据，并将问题表述为线性规划问题，这样可以精确求解，并且能够以端到端的方式学习用于检测和匹配的卷积神经网络。 5. KITTI数据集...
什么是端到端?端到端学习
爱学习_萌萌哒
06-30 5690
端到端学习是一种通过训练一个单一的模型来直接映射输入到输出的方法，避免了传统方法中的手工特征提取和中间步骤。这种方法通过自动化特征学习和减少复杂性，通常能够在各种任务中取得更高的性能。端到端学习已经在语音识别、图像分类、机器翻译等领域取得了显著的成果，并广泛应用于实际应用中。
深度学习中的端到端学习（End-to-End Learning）与模块化设计
03-06 1239
在深度学习中，端到端学习（End-to-End Learning）和模块化设计是两种不同的方法论，它们在模型设计和训练过程中有着不同的特点和应用场景。深度学习中的端到端学习与模块化设计代表了两种不同的思维方式和方法论，在不同的场景下都有着重要的作用。随着深度学习技术的不断发展和应用，端到端学习和模块化设计将继续在各领域展现出广阔的应用前景，为解决实际问题提供更加有效的解决方案。综上所述，端到端学习和模块化设计在深度学习领域都有其独特的价值和应用场景，它们相辅相成，共同推动着深度学习技术的发展。
end to end（端到端训练）
weixin_51015047的博客
07-29 565
端到端训练简单的理解就是不要预处理和特征提取，直接把原始数据扔进去得到最终结果，就是给模型更多自我调整的能力。
深度学习： 端到端模型（end-to-end learning）
qq_38410428的博客
06-10 1万+
两者相比，端到端的学习省去了在每一个独立学习任务执行之前所做的数据标注，为样本做标注的代价是昂贵的、易出错的。
端到端学习
Liam Liu的博客
02-15 551
端到端学习的理解
端到端的深度学习（end-to-end learning）一分钟理解
m0_51370744的博客
11-30 2728
一分钟快速理解端到端学习概念
associative embedding: end-to-end learning for joint detection and grouping
04-11
b'associative embedding: end-to-end learning for joint detection and grouping'是一篇论文，提出了一种端到端的联合检测和分组学习方法，称为关联嵌入。该方法将目标检测和实例分割任务结合起来，可以实现对图像中不同物体的检测和分割，并将它们分成不同的组别，具有较高的准确性和效率。关联嵌入还可以处理一些挑战性问题，如重叠目标，不同比例和形状的目标等。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值