在经典的机器学习问题中，我们往往假设训练集和测试集分布一致，在训练集上训练模型，在测试集上测试。然而在实际问题中，测试场景往往非可控，测试集和训练集分布有很大差异，这时候就会出现所谓过拟合问题：模型在测试集上效果不...

在有监督的机器学习和尤其是深度学习的场景应用中，需要大量的标注数据。标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务，关键是现实场景中，往往无法标注足够的数据。而且模型的训练是极其耗时的。因此迁移学习营运而生。 传统...

迁移学习是将预训练模型与自定义训练数据相结合的能力。这意味着你可以利用模型的功能并添加自己的样本，而无需从头开始创建所有内容。

每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉，视觉，嗅觉；信息的媒介，有语音、视频、文字等；多种多样的传感器，如雷达、红外、加速度计等。以上的每一种都可以称为一种模态。...

在深度学习革命进程中，计算机视觉依托大规模数据集ImageNet，在图像分类、目标检测、图像生成等多个任务都表现出惊人的性能，甚至比人类的准确率还要高！...

通过为给定的用例构建自定义 AI 解决方案将 AI 从研究转移到生产是一项艰巨的任务。因为收集和注释训练需要大量数据，而实现最先进的深度学习模型需要大量的领域经验，其中数据科学家需要运行许多迭代和实验以达到代表性...

所谓Machine Learning的方向，就是你就写段程序，然后让机器人变得了很聪明，它就能够有学习的能力。

来源：量子位（公众号id：qbitai）本文约2600字，建议阅读9分钟脑成像技术是神经科学发展的一个重要领域，能够直接观察大脑在信息处理和应对刺激时的神经化学变化、从而对疾病的诊断和治疗提供重要参照。近期，新加坡国立大学、字...

今天给大家介绍的文章是哥本哈根大学计算机科学系 Wouter Boomsma 等人发表在 Nature Communications 上的文章 Learning meaningful representations of protein sequences。在本文中，作者探索了迁移学习和可解释性学...

今天，NVIDIA 宣布正式发布最新版本的TAO 工具包。作为 NVIDIA 训练、适应和优化 (TAO) 框架的低代码版本，该工具包可简化和加速语音和视觉 AI 应用程序的 AI 模型的创建。 借助 TAO，开发人员可以利用迁移学习的力量来创...