Advertisement

在WWW 2020会议上发表的6篇关于【迁移学习（Transfer Learning）】的论文

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文综述了在2020年WWW会议中发布的六篇与迁移学习相关的研究论文，深入探讨了该领域最新的进展和应用。 本段落继续整理WWW 2020系列论文，包括六篇关于迁移学习（Transfer Learning）的相关文章，供读者参考！这些研究涵盖了主动域迁移、多任务域迁移、类别注意力迁移网络、多模态域迁移、跨域推荐和跨域欺诈检测等领域。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 在WWW 2020会议上发表的6篇关于【迁移学习（Transfer Learning）】的论文
    优质
    本文综述了在2020年WWW会议中发布的六篇与迁移学习相关的研究论文，深入探讨了该领域最新的进展和应用。 本段落继续整理WWW 2020系列论文，包括六篇关于迁移学习（Transfer Learning）的相关文章，供读者参考！这些研究涵盖了主动域迁移、多任务域迁移、类别注意力迁移网络、多模态域迁移、跨域推荐和跨域欺诈检测等领域。
     
  • 关于迁移学习的最新综述论文（A Comprehensive Survey on Transfer Learning）- 中科院.zip
    优质
    这份由中科院团队编写的综述论文全面总结了迁移学习领域的最新进展。文档涵盖了该领域的主要理论、方法和技术应用，为研究者和从业者提供了宝贵的参考资源。 迁移学习作为近年来的研究热点之一受到了广泛关注，在各大会议上每年都有大量相关文章发表。由于其广泛的应用前景，迁移学习已经成为机器学习中的一个热门且有前途的领域。这篇新出论文对近几年来迁移学习进行了全面综述，系统地梳理了现有的研究，并对其机制和策略进行全面归纳与解读，帮助读者更好地了解当前的研究现状和思路。
     
  • 对迁移学习(Transfer Learning)的简介（个人整理）
    优质
    迁移学习是一种机器学习方法，通过将一个任务上已学得的知识应用到另一个相关任务中，以减少新任务的学习时间或提升性能。本文档总结了迁移学习的基本概念、原理及应用场景。 我整理了一份关于迁移学习的入门介绍。这份资料涵盖了迁移学习的基本概念、使用原因以及它与传统机器学习的区别，并探讨了迁移学习面临的三个核心问题：领域差异性、特征表示及模型适应性。 此外，我还详细介绍了三种主要的迁移学习方法： 1. 基于样本的方法（实例加权策略）； 2. 基于特征的方法（特征加权策略）； 3. 基于模型的方法（微调技术）。 这份资料内容浅显易懂，非常适合对迁移学习感兴趣的初学者。未来我计划在博客中进一步深入探讨相关知识，有兴趣的朋友可以持续关注我的更新。
     
  • 小样本学习中的元迁移学习（Meta-transfer Learning for Few-shot Learning）.zip
    优质
    本研究探讨了在数据稀缺情境下，利用元迁移学习技术提升模型适应新任务的能力，旨在推动小样本学习领域的发展。 本段落提出了一种新的学习方法——元转移学习（MTL）。其中，“meta”表示训练多个任务，“transfer”则是通过学习每个任务的深度神经网络权重的缩放和变换函数来实现的。此外，还介绍了一种有效的MTL课程方案，即困难任务元批处理策略。
     
  • 迁移学习入门综述：A Survey on Transfer Learning
    优质
    本文为初学者提供了迁移学习领域的全面概述，包括基本概念、主要方法和技术应用，是了解该领域基础知识的理想读物。 迁移学习入门级综述文章：《A Survey on Transfer Learning》分享给大家。
     
  • 迁移学习综述：《A Survey on Transfer Learning》的整理与下载
    优质
    本简介基于论文《A Survey on Transfer Learning》，全面概述了迁移学习领域的关键概念、方法及应用，旨在为研究者和从业者提供详尽指导。 迁移学习的基础概念包括源任务与目标任务、领域适应性以及知识转移等方面。研究领域可以分为几个主要分类：基于样本的迁移学习、特征级迁移学习、关系映射型迁移学习等，每个类别都有其独特的理论基础和技术应用范围。这些不同的方法和策略共同推动了机器学习技术的发展，并在实际问题解决中展现出强大的潜力与价值。
     
  • 迁移学习资料库-Transfer Learning（可能涵盖最全面的迁移学习资源？）-附件资源
    优质
    迁移学习资料库提供全面的迁移学习资源，包括文献、代码和教程，旨在帮助研究者与开发者深入了解并应用这一技术。 迁移学习 Transfer Learning（可能是目前最全的迁移学习资料库）-附件资源
     
  • 关于在线学习(E-Learning)的5篇英文文献
    优质
    本资料汇集了五篇探讨在线学习（E-Learning）的关键英文文献，涵盖了技术应用、教学设计及学生参与度等议题，为研究者和教育工作者提供深入见解。 在线学习（E-Learning）相关英语文献以及毕业设计外文翻译资料对于学生来说是非常宝贵的资源。这些材料可以帮助他们更好地理解和掌握所学的知识，并且能够为他们的学术研究提供支持。通过阅读这类文献，学生们可以了解到最新的教学方法和技术，从而提高自己的学习效率和质量。
     
  • 首篇关于「课程学习（Curriculum Learning）」的综述论文
    优质
    这篇综述性论文全面总结了课程学习(Curriculum Learning)领域的最新研究成果和理论进展，旨在为研究者提供该领域的一个全景概览。文章深入探讨了课程学习的基本原理、算法实现及其在机器学习任务中的应用案例，并分析其面临的挑战与未来的发展方向，是了解这一重要技术的入门佳作。 课程学习是一种机器学习训练策略，强调按照从易到难的顺序对数据进行训练。这种方法可以提升模型性能而无需额外计算成本，并可应用于图像识别、医学影像分析、文本分类及语音识别等任务中。其核心在于通过合理组织训练样本顺序，使模型更有效地学习复杂特征。 然而，实施课程学习策略存在挑战，如确定样本难易程度和加入更难数据的正确节奏（pacing function）。相关文献探讨了如何克服这些限制，并展示了不同领域的课程学习方法实现方式。文章构建了一个多视角分类体系并使用聚类算法来建立层次结构树，将发现的类别与该体系联系起来。 深度神经网络已成为广泛任务中最先进的方法，涵盖图像物体识别、医学成像、文本分类和语音识别等。研究重点在于构建越来越深的神经网络架构以提高性能。例如，Krizhevsky等人提出的CNN模型在ImageNet上达到15.4%的top-5错误率；而ResNet则通过更深层架构将这一比率降低至3.6%，并在过去几年中进化为适应新的挑战和提升性能。 课程学习策略之所以成功是因为它们使模型从简单样本开始，逐步引入复杂度更高的样本。这种方法模拟了人类的学习顺序——先掌握基础再深入研究，相比直接在复杂数据上训练更有效率地提升了模型能力。 文献表明作者们通过不同方式克服了排序问题和难度节奏的挑战：一些采用自适应方法让模型决定训练样本的难易程度；另一些则依赖于人工设计从简单到复杂的顺序。这些课程学习策略被应用于深度网络，增强了其泛化能力。 综述中提出了一种多视角分类体系，并通过聚类算法构建层次结构树来指导理解和应用课程学习。同时指出目前研究中的不足和未来的研究方向，如优化策略以适应更多任务、结合其他先进技术提升效率及效果等。这些探讨对推动该领域的发展具有重要意义。 总之，作为一种有效的性能改进策略，课程学习通过合理排序和教学节奏让模型逐步从简单到复杂样本中学习，有效避免训练初期的困难并提高准确率与泛化能力。尽管存在挑战，其在多种任务中的成功应用为未来研究提供了广阔前景和发展方向。
     
  • 在ICLR 2021上的六篇关于对比学习的论文
    优质
    该简介总结了在ICLR 2021会议上发表的六篇关于对比学习的最新研究论文。这些文章深入探讨了对比学习的不同方面，包括但不限于理论分析、方法创新和应用实践等，为这一领域的未来发展提供了宝贵的见解与方向。 本段落发现关于对比学习（Contrastive Learning）的相关接受论文数量非常多。近年来，对比学习方法的研究尤其关注难样本的选取机制，并且在计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）以及数据挖掘（DM）等领域得到了广泛应用。该话题目前非常热门。