Transfer Learning 资料

最新推荐文章于 2021-09-21 08:31:54 发布
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分类专栏： 机器学习
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http://www.cse.ust.hk/TL/index.html

Hands On Transfer Learning with Py Implement Advanced DL and NN Models Using T,K
10-29
Deep learning simplified by taking supervised, unsupervised, and reinforcement learning to the next level using the Python ecosystem Key Features • Build deep learning models with transfer learning principles in Python • implement transfer learning to solve real-world research problems • Perform complex operations such as image captioning neural style transfer Book Description Transfer learning is a machine learning (ML) technique where knowledge gained during training a set of problems can be used to solve other similar problems. The purpose of this book is two-fold; firstly, we focus on detailed coverage of deep learning (DL) and transfer learning, comparing and contrasting the two with easy-to-follow concepts and examples. The second area of focus is real-world examples and research problems using TensorFlow, Keras, and the Python ecosystem with hands-on examples. The book starts with the key essential concepts of ML and DL, followed by depiction and coverage of important DL architectures such as convolutional neural networks (CNNs), deep neural networks (DNNs), recurrent neural networks (RNNs), long short-term memory (LSTM), and capsule networks. Our focus then shifts to transfer learning concepts, such as model freezing, fine-tuning, pre-trained models including VGG, inception, ResNet, and how these systems perform better than DL models with practical examples. In the concluding chapters, we will focus on a multitude of real-world case studies and problems associated with areas such as computer vision, audio analysis and natural language processing (NLP). By the end of this book, you will be able to implement both DL and transfer learning principles in your own systems. What you will learn • Set up your own DL environment with graphics processing unit (GPU) and Cloud support • Delve into transfer learning principles with ML and DL models • Explore various DL architectures, including CNN, LSTM, and capsule networks • Learn about data and network representation and loss functions • Get to grips with models and strategies in transfer learning • Walk through potential challenges in building complex transfer learning models from scratch • Explore real-world research problems related to computer vision and audio analysis • Understand how transfer learning can be leveraged in NLP Who this book is for Hands-On Transfer Learning with Python is for data scientists, machine learning engineers, analysts and developers with an interest in data and applying state-of-the-art transfer learning methodologies to solve tough real-world problems. Basic proficiency in machine learning and Python is required.
Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP 迁移学习+BERT1
08-03
Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP 迁移学习+BERT Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP 迁移学习+BERT 是一篇关于自然语言处理领域的研究论文，论文提出了一种高效的迁移学习方法，可以在...
Transfer Learning
cwt19902010的专栏
12-23 1159
转载链接：http://cs231n.github.io/transfer-learning/ Table of Contents: Transfer LearningAdditional References Transfer Learning In practice, very few people train an entire Convolutional N
深度学习（11）：Transfer Learning
liujiandu101的博客
03-06 474
转移学习
利用pytorch实现迁移学习(Transfer Learning)
老潘的博客
11-26 1万+
迁移学习 迁移学习是深度学习中一种常用的方法，核心思想为利用一个已经在其他训练集训练好的模型的材料（权重值或者特征层）来对目标训练集进行训练。 利用另一个训练集训练好的模型，我们可以： 提取其训练好的特征层（fixed feature extractor），去除其最后的分类层（全连接层）。注意，去除最后一层后保留的最后一层中是激活层，举个例子，在AlexNet中此层的维数为4096，这一层是非常
迁移学习资料汇总（Transfer Learning Open Source Software List）
信息学院嵌入式实验室
11-18 4261
迁移学习资料汇总（Transfer Learning Open Source Software List）
迁移学习概述（Transfer Learning）
热门推荐
zhyuxie的专栏
01-06 45万+
迁移学习概述（Transfer Learning）迁移学习概述背景定义及分类关键点基于实例的迁移基于特征的迁移特征选择特征映射基于共享参数的迁移深度学习和迁移学习结合Pre-training+Fine-tuningSDA (Stacked Denoising Auto-encoder )DANN (Domain-Adversarial Neural Network)参考文献 迁移学习概述 背景 ...
Transfer Learning (迁移学习)
连理o的博客
09-21 604
本文为李宏毅 2021 ML 课程的笔记 目录Transfer LearningTransfer Learning - Overviewlabled →\rightarrow→ labledModel Fine-tuningConservative TrainingLayer TransferMultitask Learninglabled →\rightarrow→ unlabledDomain-adversarial trainingZero-shot learning Transfer Learn.
Transfer Learning 文章解析
Sun7_She的专栏
11-29 2132
transfer learning: 包含所有的source  or target, labeled or unlabeled, finetune, multi-task learning的情况。总而言之一句话，训练的过程中用（单个数据集做supervised learning）之外的所有情况都算在transfer learning中。 supervised learning: 训练数据都有标签...
Hands-On Transfer Learning with Python
10-18
Transfer learning is a machine learning (ML) technique where knowledge gained during training a set of problems can be used to solve other similar problems. The purpose of this book is two-fold; ...
A Comprehensive Survey on Transfer Learning.pdf
02-29
Abstract—Transfer learning aims at improving the performance of target learners on target domains by transferring the knowledge contained in different but related source domains. In this way, the ...
boosting for transfer learning
12-20
**Boosting for Transfer Learning** Boosting是一种集成学习方法，它通过组合多个弱预测器来创建一个强预测器。在机器学习领域，Boosting被广泛应用于提高模型的性能和泛化能力。而Transfer Learning（迁移学习）...
mmexport1755325166750.mp4
08-16
mmexport1755325166750.mp4
Go语言教程&案例&相关项目资源
08-16
Go语言教程&案例&相关项目资源
基于应力的多轴疲劳分析应用程序.zip
最新发布
08-16
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
### 生物质炉具现场测试污染物排放特征及减排效果评估
08-16
内容概要：该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试，比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示，生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放（自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%；手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%），但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现，经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持，还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化，进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群：从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标：①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力；②为政策制定者提供科学依据，优化补贴政策；③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向；④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明：该研究通过大量数据分析和模拟，揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战，特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议，如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等，为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外，研究还开发了一个智能政策建议生成系统，可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议，为农村能源转型提供了有力支持。
汽车嵌入式开发资料：NXP Cloud Lab 恩智浦云实验室
08-16
汽车嵌入式开发资料：NXP Cloud Lab 恩智浦云实验室
A153基于springboot+vue的公交智能化系统（LW文档+完整前后端代码+sql脚本+开发文档+全套软件）
08-16
项目介绍 公交智能化系统可以将功能划分为用户和管理员功能 用户关键功能包含用户注册登陆、科目任务、公交线路、公交站点、公交信息、周边服务、公交动态、天气、我的等有关功能. 管理员的权限是最高的，可以对系统所在功能进行査看，修改和删除。管理员进入系统主页面，主要功能包括对系统首页、用户管理、线路管理、车次管理、公交线路管理、公交站点管理、公交信息管理、周边服务管理、公交动态管理、系统管理、我的信息等进行操作。 项目已获导师指导并通过的高分毕业设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。 包含：项目源码、数据库脚本、软件工具等，该项目可以作为毕设、课程设计使用，前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。 项目都经过严格调试，确保可以运行！可以放心下载 视频演示地址： 链接: https://pan.baidu.com/s/1gsV1hPJzQtIWjGjpXsce8A?pwd=9nyn 提取码: 9nyn
transfer learning 综述
02-03
transfer learning指的是将在一个领域学到的知识和经验应用到另一个相关领域的学习过程。在传统的机器学习中，模型是针对特定的数据集和任务进行训练的，而在transfer learning中，我们可以利用已经训练好的模型和...
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