
在上一篇文章中我們給大家介紹了關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的新技術(shù)的一部分,具體就是深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí),這兩種新興的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)給我們帶來了不一樣的效果,在這篇文章中我們給大家介紹一下新型機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的剩余部分的內(nèi)容,大家快快學(xué)起來吧。
首先我們說一下遷移學(xué)習(xí),其實(shí)遷移學(xué)習(xí)的目的是把為其他任務(wù)訓(xùn)練好的模型遷移到新的學(xué)習(xí)任務(wù)中,幫助新任務(wù)解決訓(xùn)練樣本不足等技術(shù)挑戰(zhàn)。之所以可以這樣做,是因?yàn)楹芏鄬W(xué)習(xí)任務(wù)之間存在相關(guān)性,因此從一個(gè)任務(wù)中總結(jié)出來的知識(shí)可以對(duì)解決另外一個(gè)任務(wù)有所幫助。遷移學(xué)習(xí)目前是機(jī)器學(xué)習(xí)的研究熱點(diǎn)之一,還有很大的發(fā)展空間。
然后我們說一下對(duì)抗學(xué)習(xí),其實(shí)在傳統(tǒng)的深度生成模型存在一個(gè)潛在問題,那句是由于最大化概率似然,模型更傾向于生成偏極端的數(shù)據(jù),影響生成的效果。對(duì)抗學(xué)習(xí)利用對(duì)抗性行為來加強(qiáng)模型的穩(wěn)定性,提高數(shù)據(jù)生成的效果。在最近的幾年里,利用對(duì)抗學(xué)習(xí)思想進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)被成功應(yīng)用到圖像、語音、文本等領(lǐng)域,成為了無監(jiān)督學(xué)習(xí)的重要技術(shù)之一?,F(xiàn)在對(duì)抗學(xué)習(xí)是被大家十分關(guān)注的學(xué)習(xí)方式。
而對(duì)偶學(xué)習(xí)是一種新的學(xué)習(xí)范式,其基本思想是利用機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)之間的對(duì)偶屬性獲得更有效的反饋/正則化,引導(dǎo)、加強(qiáng)學(xué)習(xí)過程,因此降低深度學(xué)習(xí)對(duì)大規(guī)模人工標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。對(duì)偶學(xué)習(xí)的思想已經(jīng)被應(yīng)用到機(jī)器學(xué)習(xí)很多問題里,包括機(jī)器翻譯、圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換、問題回答和生成、圖像分類和生成、文本分類和生成、圖像轉(zhuǎn)文本和文本轉(zhuǎn)圖像等等。
下面我們說一下分布式學(xué)習(xí),其實(shí)分布式技術(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的加速器,能夠顯著提高機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練效率、進(jìn)一步增大其應(yīng)用范圍。當(dāng)分布式思維遇到機(jī)器學(xué)習(xí),不應(yīng)只局限在對(duì)串行算法進(jìn)行多機(jī)并行以及底層實(shí)現(xiàn)方面的技術(shù),我們更應(yīng)該基于對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的完整理解,將分布式和機(jī)器學(xué)習(xí)更加緊密地結(jié)合在一起。
最后我們給大家說一下元學(xué)習(xí),元學(xué)習(xí)是這幾年來機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。那么什么是元學(xué)習(xí)呢?元學(xué)習(xí)就是學(xué)會(huì)如何學(xué)習(xí),重點(diǎn)是對(duì)學(xué)習(xí)本身的理解和適應(yīng),而不僅僅是完成某個(gè)特定的學(xué)習(xí)任務(wù)。也就是說,一個(gè)元學(xué)習(xí)器需要能夠評(píng)估自己的學(xué)習(xí)方法,并根據(jù)特定的學(xué)習(xí)任務(wù)對(duì)自己的學(xué)習(xí)方法進(jìn)行調(diào)整。
在這篇文章中我們給大家介紹了關(guān)于新型機(jī)器學(xué)習(xí)的剩余一部分的內(nèi)容,通過對(duì)這些知識(shí)的了解相信大家能夠懂得機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí),希望這篇文章能夠更好的幫助大家理解機(jī)器學(xué)習(xí)。
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