黄金城环亚娱乐ag88凯发娱乐:美科学家提出寻找外星生命新方式

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2018年10月17日 12:19来源于:黄金城环亚娱乐ag88凯发娱乐
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黄金城环亚娱乐ag88凯发娱乐迁移学习

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最近,深度学习等监督学习算法对我们的生活产生了很大的影响,但它们也有明显的局限性。首先监督模型的学习很大程度上依赖于训练数据的标注数量与质量,但在很多现实应用中,高质量标注数据是很难获取的,所以模型的效果并不会很好。其次,由于如今很多监督学习算法都只针对特定领域,因此在改变领域后,模型的性能会有较大的损失。

我们的长期研究目标是使用迁移学习技术构建学习系统,以在很少的监督信息下适应新的相关领域。过去我们一直关注在不同的领域中发现新的特征,以便减少领域差异并保留原始数据的重要属性。利用学到的特征,我们可以复用标准监督学习方法进行跨领域预测。我们已经使用核嵌入和深度学习技术开发了一些高效的迁移学习方法,并将它们用于无线传感器网络、情感分析和软件工程等。

虽然迁移学习吸引了很多研究者的注意,但它仍然处于早期阶段。首先,迁移学习研究主要关注分类与回归问题。然而,很多现实应用并不能简单地建模为分类或回归问题,强化学习等优秀的机器学习范式可能更适合复杂的学习问题。根据不同深度强化学习问题构建的迁移学习,其目标不仅是提升预测结果,同时还可以减少不必要的工作量。原因在于用端到端的方式寻找最优策略非常耗时,这也是深度学习的瓶颈。

当前大多数迁移学习方法通常假设我们可以从不同任务数据中抽取任务间的相似性或通用特性。但实际上,不同任务间的数据在本地机器中可能是有分布的。因此由于昂贵的通信成本与数据隐私方面的考虑,将不同任务的数据集中到主机并执行迁移学习是不可能的。

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