目录前言正文 前言DCC算法是用来解决深度网络自适应问题的算法，属于迁移学习与深度学习结合的产物。从最开始的时候，通过微调（finetune）可以实现一定程度的深度自适应，但是它有一个致命缺点就是无法处理源数据(source)和目标数据(target)分布不一样的情况，然而在现实生活中这种情况的出现是十分频繁的，也就是说，要想进一步拓展迁移学习与深度学习的结合，必须克服这个问题。有人在2014年
AdaBoost：通过改变训练样本权重来学习多个弱分类器并线性组合成强分类器的Boosting算法。Boosting方法要解答的两个关键问题：一是在训练过程中如何改变训练样本的权重或者概率分布，二是如何将多个弱分类器组合成一个强分类器。 AdaBoost的做法：一是提高前一轮被弱分类器分类错误的样本的权重，而降低分类正确的样本的权重；二是对多个弱分类器进行线性组合，提高分类效果好的弱分
目录1、AdaGrad2、RMSProp3、Adam4、选择正确的优化算法神经网络研究员早就意识到肯定是最难设置的超参数之一，因为它对模型的性能有显著的影响。损失通常高度敏感域参数空间中的某些方向，而不敏感于其他。动量算法可以在一定程度缓解这些问题，但这样做的代价是引入了另一个超参数，在这种情况下，自然会会问有没有其他方法。如果我们相信方向敏感度在某种程度是轴对称的，那么每个参...
原创
2021-08-13 09:46:31
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当前主流的实现小样本音色克隆的可靠方式是说话人自适应(speaker adaption)技术，该技术通常通过在预训练的多说话人文语转换 (TTS) 模型上使用少量的目标说话人数据进行微调而获得目标说话人的TTS模型。在这一任务上已经有很多相关工作，然而很多时候说话人自适应模型需要运行在手机等资源有限的设备上，需要轻量化的方案。近期，由西工大音频语音与语言处理研究组 (ASLP@NPU) 和腾讯 C
1.概念介绍 对于色彩均衡的图像，直接使用一个阈值就能完成对图像的阈值化处理。但是，对于 色彩不均衡的图像，如果只使用一个阈值，就无法得到清晰有效的阈值分割结果图像 自适应阈值处理技术是使用变化的阈值完成对图像的阈值处理。在进行阈值处理时，自适应阈值处理通过计算每个像素点周围临近区域的加权平均值获得阈值，并使用该阈值对当前像素点进行处理。与普通的阈值处理方法相比，自适应阈值处理能够更好地处理明暗
文章目录1 自适应 AUTOSAR概述2 自适应 AUTOSAR文档分类3 自适应 AUTOSAR一般性问题 自适应 AUTOSAR是自适应应用程序 (ARA) 的标准化后的AUTOSAR运行时；该标准包含两种类型的接口；服务和 API； AUTOSAR Adaptive 标准每年发布两次——3 月底和 10 月底 该标准的首次发布于 2017 年 3 月 (17–03)；标准化由 AUTOSA
import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport torchfrom sklearn import met
原创
2023-05-18 17:14:16
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程树行博士与他的 CyboCon CE，被称为世界上第一台通用型自适应控制仪表这种新的自适应控制技术用来应付各种控制的挑战PID 回路控制着大部分工业装置中的自动化过程。比例-积分-微分算法简单、可靠，50年来被广泛用于成千上万个控制回路。然而，并不是所有工业过程都可以用PID回路来控制。例如，多变量、非线性和时变等过程都需要用更先进的控制技术。曾几何时，这些技术只出现在学术界的实验室和航天领域，
总结代码的大体框架如下： 1.数据集选择：office31 2.模型选择：Resnet503.所用到的.py文件如下图所示：下面来一个模块一个模块分析：data_loader.pyfrom torchvision import datasets, transforms
import torch
#参数为 下载数据集的路径、batch_size、布尔型变量判断是否是训练集、数据加载器中的进程数
d
域自适应性域适应的引入域适应方法分类 领域自适应（Domain Adaptation）是迁移学习（Transfer Learning）的一种特殊情况，思路是将不同领域（如两个不同的数据集）的数据特征映射到同一个特征空间，这样可利用其它领域数据来增强目标领域训练。域适应的引入在经典的机器学习模型中，我们习惯性假设训练数据集和目标训练集有着相同的概率分布。而在现实生活中，这种约束性假设很难实现。当训
无监督领域自适应（Unsupervised Domain Adaptation）介绍背景相关概念相关工作总结参考 背景为了解决传统监督学习需要大量人工标注的问题。顾名思义，就是将某个领域或者任务学习好的知识或模式，应用到到新的不同但相关？的领域中，达到可观的效果。比如我们最常见的fine-tuning。根据目前已有的研究显示，1）深度神经网络可以很好地学习到数据间的可迁移特征，或者叫做域不变（d
Agile Domain Adaptation背景在现在的迁移学习工作中，一直有一个矛盾：准确率和运算成本之间的矛盾。在神经网络面对一个个的样本进行分类时，有的样本可能和训练数据非常相似，用很少的层数就可以分类出来，但有的可能和神经网络所见到的训练样本差别比较大，需要提取深层特征才能良好的分类。对于简单目标，进行深度特征提取就比较浪费运算资源了。所以有了这个工作。领域自适应是迁移学习领域中一个非常
AdaBoost算法是通过改变训练样本权重来学习多个弱分类器并线性组合成强分类器的Boosting算法。Boosting方法要解答的两个关键问题：一是在训练过程中如何改变训练样本的权重或者概率分布;二是如何将多个弱分类器组合成一个强分类器。AdaBoost的做法是：一是提高前一轮被弱分类器分类错误的样本的权重，而降低分类正确的样本的权重；而是对多个弱分类器进行线性组合，提高分类效果好的弱分类器的权
关注：决策智能与机器学习，深耕AI脱水干货作者：朱勇椿 来源：王晋东不在家（ID：yourwjd）转载请联系作者本期我们将为大家介绍一种极为简单的「深度子领域自适应的方法（DSAN）」，在大多数方法都使用很多项loss相加、越来越复杂的大环境下，这篇文章仅使用一个分类loss和一个自适应loss，方法极为简单，但是效果却非常不错，几乎在所有的主流DA数据集（office-home, o
Bagging和Boosting的概念集成算法通常有两种方式，分别是套袋法（bagging）和提升法（boosting）。随机森林属于集成学习（Ensemble Learning）中的bagging算法。Bagging（套袋法）从原始样本集中使用Bootstraping方法(自助法，是一种有放回的抽样方法)随机抽取n个训练样本，共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间相互独立，元素可以有重
文章目录前言一、数据适应是什么？二、域偏移(Domain Shift)三、领域自适应(Domain Adaptation)1.迁移学习(Transfer Learning)2.领域自适应(Domain Adaptation)总结 前言了解Data Adaptation中的Domain Adaptation一、数据适应是什么？是一种机器学习和深度学习领域的技术，用于使模型能够在源域和目标域之间进行
领域自适应是迁移学习中转导迁移学习的重要子问题。迁移学习是指两个不同领域的知识迁移过程，利用源领域中学到的知识帮助目标领域上的学习任务。源领域的训练样本数量一般远大于目标领域。迁移学习根据不同的迁移方式，分为两个类型，归纳迁移学习和转导迁移学习。归纳学习（Inductive Learniing）是希望在训练数据集上学习到使得期望风险（即真实数据分布上的错误率）最小的模型。与传统监督机器学习一样，是
AMiner平台（https://www.aminer.cn）由清华大学计算机系研发，拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱，提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线，吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问，数据下载量230万次，年度访问量超过1100万，成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数
作 者：汪军 符涛 通信业务融合的意义在于客户能够在任何地点、任何时间以任何方式接入网络访问所签约的业务，提供最大化的通信客户价值。当前主要存在两大网络业务的融合趋势，一是移动固定网络的融合，二是通信和IP网络的融合。前者主要在于不同接入方式的融合，连带解决移动、固网通信网络多年以来业务的差异化问题；后者需要解决传统通信与IT两个领域中的业务模式的集成、融合。
Aligning Domain-Specific Distribution and Classifier for Cross-Domain Classification from Multiple SourcesCode：https://github.com/easezyc/deep-transfer-learning多源域迁移学习与领域自适应是迁移学习领域一个新的方向，目前还并没有太多的研究。区
