[1]吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm

1. 最小化代价函数优化方法：BGD、SGD、MBGD、动量、NAG、Adagrad、AdaDelta、Adam、AMSGrad、牛顿法；

今天我们“计算机视觉研究院”先给大家讲讲什么是“知识蒸馏”，下一期我们再来深入解读优图的“分布式知识蒸馏损失改善人脸识别困难样本”技术。...

8月7日-8月9日，2020年全球人工智能和机器人峰会（简称“CCF-GAIR 2020”）在深圳如期举办！CCF-GAIR由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办，以“AI新基建 产...

Trans-Learn是基于PyTorch实现的一个高效、简洁的迁移学习算法库，目前发布了第一个子库——深度域自适应算法库（DALIB），支持的算法包括：

清华大学大数据研究中心机器学习研究部长期致力于迁移学习研究。近日，该课题部开源了一个基于 PyTorch 实现的高效简洁迁移学习算法库：Transfer-Learn。使用该库，可以轻松开发新算法，或使用现有算法。...

我们知道现在深度学习在使用大型数据集掌握一项任务（检测，分类等）方面取得了巨大的成功，但这并不是真正我们追求的“人工智能”。具体来说，我们可能训练了一个能做物理题很高分的学生，但是他也只能做物理题而已，面对数学题他...

已有的基于深度学习的行人再辨识方法主要关注单张图的特征学习，其训练好的模型是固定的，在面对没见过的场景时缺乏自适应性。为此，迁移学习被大量地研究并用于增强模型在新场景下的适应性，但其代价是针对特定场景的应用需...

2018年9月，中国信息通信研究院和中国人工智能产业发展联盟联合发布了《人工智能发展白皮书技术架构篇（ 2018 年）》，从产业发展的角度，选择以深度学习算法驱动的人工智能技术为主线，分析作为人工智能发展“三驾马车”的算法...

迁移学习实现将特定领域的模型应用到多个目标领域中，能够促进目标领域模型的学习成长，并降低目标领域内对于数据量和类型的要求，实际上就是利用已有先验信息来优化模型学习内容。迁移学习在小数据环境、智能终端上具有广...