vpn免费服务器_深度学习未来发展的三种学习范式:混合学习、成分学习和简化学习

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深度学习是一个非常大的领域,其核心是神经网络算法,神经网络的大小取决于几十万甚至数亿个不断变化的参数。似乎每隔几天就会有许多新的方法想出来。
然而,一般说来,目前的深度学习算法可以分为三种基本的学习范式。每种学习方法和快连vpn信念都为提高当前深度学习的能力和快连vpn范围提供了巨大的潜力和快连vpn兴趣。
混合学习–现代深度学习方法如何跨越监督学习和快连vpn无监督学习的界限,以容纳大量未使用的无标记数据?
组件学习–如何使用一种创新的方法将不同的组件连接起来,生成一个比简单添加各种部件更有效的混合模型?
简化学习–如何减少模型的大小和快连vpn信息流,同时为性能和快连vpn部署目的保持相同或规模的预测能力?
深度学习的未来主要在于这三种学习模式,每一种模式都是紧密相连的。
这种学习模式试图跨越有监督学习和快连vpn非监督学习之间的界限。由于缺乏标签数据和快连vpn收集标记数据的高昂成本,这种学习模式经常用于商业环境。从本质上说,

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混合学习就是这个问题的答案。
我们如何使用监督学习方法来解决或连接无监督学习问题?
例如,半监督学习在机器学习领域正变得越来越流行,因为它可以在监督问题上表现得非常好,而不需要标记数据。例如,一个设计良好的半监督生成对抗网络(GenerativeantiMarialNetwork)只使用25个mnist数据集上的训练样本,准确率超过90%。
半监督学习是为具有大量无标记样本和快连vpn少量标记样本的数据集设计的。传统上,监督学习使用带有标记的数据集的这一部分,而非监督学习使用数据集中的另一个无标记部分。半监督学习模型可以将标记数据与从无标记数据集中提取的信息结合起来。
作者创造的形象
半监督生成对抗性网络(SGAN)是对标准生成的拮抗网络的一种改进,它不仅输出0和快连vpn1来判断生成的图像,而且输出样本的类别(多输出学习)。
这是基于这样的理念:通过学习分辨真象和快连vpn生成的图像,你可以在没有标签的情况下学习特定的结构。通过对少量标签数据的额外增强,半监督模型可以以最少的监督数据获得最佳的性能。
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GAN还涉及其他混合学习领域–自监督学习,其中无监督学习被明确定义为受监督的学习。Gans通过引入生成器手动创建监控数据;创建的标记用于识别真实/生成的图像。没有监督,就创建了一个受监督的任务。