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生成网络结构定义_黄志洪_卷积层计算_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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知识或领域知识中的一个或多个先前的次要任务转移到新的主要任务的假设。选择合适的偏倚成为选择最相关知识进行转移的问题之一。 正式地,给定一个学习算法L和一个由普遍和领域知识给出的归纳偏置BD,该问题成为基于一组用于无监督学习的形式(XI)的例子S或(XI)找到一个假设或策略H之一。yi)从输入空间x到输出/动作空间y,用于监督和强化学习,例如:l BD a h,用于监督和强化学习,H(Xi)=Yi为所有(Xi,Yi)在x和y中。这个关系不是必然的,因为bd可能只构成逻辑推导h给定s所需的所有假设的一部分。 挑战和好处 对lml的探索对人工智能和脑科学有着重大的挑战和潜在的好处。以下是其中的一些挑战和好处。 机器学习的类型 前一节介绍了使用无监督、有监督和强化学习的lml的先前工作。一个悬而未决的问题是哪种学习方法或方法的组合最适合lml。例如,最近的研究显示了无监督训练的好处,使用许多未标记的例子作为有监督学习的归纳偏差的来源(Bengio 2009)。学习类型的选择将极大地影响lml系统的结构和功能。方法的组合可能有助于学习单个任务,但对于知识整合来说却具有挑战性。 输入/
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