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七月在线_ 迁移学习 视频+文档+源码
将在一个场景中学习到的知识，迁移到另一个场景应用中，一直是人工智能研究领域的一个热门领域，也是一种行之有效的快速将知识积累跨领域应用的方法。
本课程的内容将讲述各种迁移学习的方法，包括在同领域不同任务、不同领域任务、数据受限等多场景下的方法，涵盖有监督、无监督学习等涉及到的迁移学习。同时结合代码，我们将看到，如果将在一个数据集上学到的知识/模式做拓展，应用到另外一个数据集上，并取得不错的效果。 课程特色 1）从有监督到无监督，涵盖多种场景下的迁移学习 2）多领域迁移学习一次全通 3）基于数据案例，透彻理解迁移学习实现方法和注意点 4）结合真实工业届实战项目讲解
第1课 迁移学习详解 知识点1：有监督到有监督：Fine-tune, 多任务学习 知识点2：有监督到无监督：域对抗训练, Zero-shot learning 知识点3：无监督相关迁移学习：Self-taught learning
第2课 迁移学习实战 实战项目：fine-tune图像识别：从已有的GoogLeNet/ResNet轻松迁移，高准度解决其他图像识别问题 实战项目：Tensorflow实现域对抗训练：学习如何从有监督的图像识别模型，迁移用到(类似场景)没有标签的图像识别 实战项目：音乐分类和回归的迁移学习：学习如何迁移学习解决多种语音识别问题(语音场景判断、情感判断、语音/音乐判断)
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发表于 2017-12-14 22:58:00
发表于 2018-2-2 11:50:18