迁移学习

​ 本章主要简明地介绍了迁移学习的基本概念、迁移学习的必要性、研究领域和基本方法。重点介绍了几大类常用的迁移学习方法:数据分布自适应方法、特征选择方法、子空间学习方法、以及目前最热门的深度迁移学习方法。除此之外,我们也结合最近的一些研究成果对未来迁移学习进行了一些展望。并提供了一些迁移学习领域的常用学习资源,以方便感兴趣的读者快速开始学习。


Search Range in Binary Search Tree


Minimum Absolute Difference in BST


Softmax Classification

什么是softmax

对于一个输入\(x\), 我们想知道它是N个类别中的哪一类 假设我们有一个模型,能对输入x输出N个类别的评分,评分越高说明x是这个类别的可能性越大,评分最高的被认为是\(x\)正确的类别。


Binary Search Tree Iterator


循环神经网络详解

概述

CNN等传统神经网络的局限在于:将固定大小的向量作为输入(比如一张图片),然后输出一个固定大小的向量(比如不同分类的概率)。不仅如此,CNN还按照固定的计算步骤(比如模型中层的数量)来实现这样的输入输出。这样的神经网络没有持久性:假设你希望对电影中每一帧的事件类型进行分类,传统的神经网络就没有办法使用电影中先前的事件推断后续的事件。


  GRNLSTMRNN

Knapsack - 背包问题

在一次抢珠宝店的过程中,抢劫犯只能抢走以下三种珠宝,其重量和价值如下表所述。

Item(jewellery) Weight Value
1 6 23
2 3 13
3 4 11

Median of two Sorted Arrays


First Position of Target

Question


经典网络解读

LeNet-5

模型介绍

​ LeNet-5是由\(LeCun\) 提出的一种用于识别手写数字和机器印刷字符的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)\(^{[1]}\),其命名来源于作者\(LeCun\)的名字,5则是其研究成果的代号,在LeNet-5之前还有LeNet-4和LeNet-1鲜为人知。LeNet-5阐述了图像中像素特征之间的相关性能够由参数共享的卷积操作所提取,同时使用卷积、下采样(池化)和非线性映射这样的组合结构,是当前流行的大多数深度图像识别网络的基础。


Find Peak Element


First Bad Version

Question


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