在当前人工智能的如火如荼在各行各业得到广泛应用，尤其是人工智能也因此从各个方面影响当前人们的衣食住行等日常生活。这背后的原因都是因为如CNN、RNN、LSTM和GAN等各种深度神经网络的强大性能，在各个应用场景中解决了各种难题。
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2021-07-28 10:22:17
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前言领域对抗神经网络DANN 模型架构DANN 训练流程DANN示例GPT示例领域适应（DA）指的是当不同数据集的输入分布
原创
2024-04-30 10:57:40
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之前的文章中我们介绍了CADD软件，通过计算变异位点的打分值，来评估变异位点的有害程度。今天介绍的DANN软
原创
2022-06-21 05:42:53
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状态迁移图法概念针对有限状态机进行测试，测试在给定条件下能够正确的跳转以及是否存在一些未可达的状态相关术语有限状态机：是为研究有限内存的计算过程和某些语言抽象出来的模型。有限状态机拥有有限个数量的状态，每个状态可以迁移到零个或多个状态，通过给出指令（跳转条件）进行迁移。典型的有限状态机：嵌入式系统（手机，电梯，家用电器，交通信号灯…）；游戏（贪吃蛇）；Web端软件系统（链接页面）状态：某个时间点的
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2024-03-27 20:25:02
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利用DANN实现MNIST和MNIST-M数据集迁移训练
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2021-07-18 16:21:58
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而使用域对抗训练后，源域和目标域的数据在特征空间中更加接近，表明模型学习到了更具泛化性的特征，能够更好地适应不
本文围绕基于TensorFlow实现的神经网络对抗训练域适应方法展开研究。详细介绍了梯度反转层的原理与实现，通过MNIST和Blobs等数据集进行实验，对比了不同训练方式（仅源域训练、域对抗训练等）下的分类性能。结果表明，域对抗训练能够有效提升模型在目标域上的适应能力，为解决无监督域适应问题提供了一种有效的途径。在机器学习和深度学习领域，域适应是一个重要的研究方向。不同数据源（即不同域）之间往往存
工程师Jonathan Dann在Facebook的技术博客上写
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2012-08-29 09:55:08
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本文提出了一种叫做SAN(Selective Adversarial Networks)的网络来解决partial transfer learning的问题，这个网络是DaNN网络的基础上做的改良，前文提及DaNN网络在面对partial transfer learning问题时会面临负迁移的问题，该网络做的就是将每一类源域样本均进行分析，通过使既在源域又在目标域中的类别权重变大，只在源域不在目
探索Dassl.pytorch：一种强大的多任务学习框架 项目简介是由Kaiyang Zhou开发的一个深度适应学习（Deep Adaptation Network, DANN）和领域适应（Domain Adaptation）的PyTorch实现库。这个项目提供了一系列先进的深度学习模型，用于解决在数据分布不匹配情况下的机器学习问题。技术分析Dassl.pytorch的核心是基于深度网络的领域适
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2024-10-31 19:11:06
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对抗迁移学习- 数据分布自适应的对抗迁移方法首次神经网络训练中加入对抗机制DANN（边缘分布）生成器对应提取器 域判别器 分类器 DAAN（边缘分布+条件分布 动态对抗，自适应因子 ） ADDA（整体特征、局部特征）原来是衡量两个域距离分布例如MMD距离等。现在定义一种可以被学习到的度量方式Metric()，使模型自动地从数据中学习到这个度量，而不用显示的去定义其函数形式 将GAN引入到迁移学习中
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2024-10-15 19:14:34
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