机器学习-深度学习介绍

2022 年 8 月 16 日 星期二
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机器学习-深度学习介绍

机器学习-深度学习介绍

机器学习基本概念

机器学习目标: 寻找一个函数function,这个函数往往是人类计算起来很复杂的

输入: 向量、矩阵、序列
输出: 数值、类别、文档
任务:

  • Regression(回归):函数输出一个标量
  • Clssification(分类):给一些类别,函数输出正确的类别 。阿尔法狗可以看作19×19类别的分类
  • Structured learning(结构化学习):创造一些结构(图片,文档)

寻找function步骤: 1、写出带有未知参数的函数 Model y+b + wx1 w- 权重 b-偏差 2、从训练数据中定义损失 L(b,w) 3、优化:找一个w,b,使得L最小

章节课程介绍

HW1: COVID-19 Case Prediction

HW2: Phoneme Classification

HW3: Image Classification

HW4: Speaker Classification

HW5: Machine Translation

监督学习: 在训练模型之前先有一些基本功,可以理解为预训练模型,事先已经训练好了权重等参数。用于抽取特征。

HW6: Anime Face Generation

Lecture 7: Self-supervised Learning

Lecture 8: Anomaly Detection

Lecture 9: Explainable AI

Lecture 10: Model Attack

Lecture 11: Domain Adaptation

Lecture 12: Reinforcement Learning (RL)

Lecture 13: Network Compression

Lecture 14: Life-long Learning

Lecture 15: Meta learning

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