从神经网络到深度学习

机器学习 机器学习:寻找一个映射。 训练阶段:有大量的映射+训练数据–>寻找一个最优的映射f*(有较高的准确性) 测试阶段:f*(输入) 监督学习,无监督学习,迁移学习(源域的知识–>目标域的知识) 迁移学习的方法: 数据分布自适应:通过一些变换,将不同的数据分布的距离拉近 特征选择:假设源域与目标域中均含有一部分公共的特征 子空间学习:假设源域和目标域数据在变换后的子空间中会有着相似的分布。 机
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