Predictive learning vs. representation learning 预测学习 与 表示学习 When you takea machine learning class, there s a good chance it s divided into a unit on supervised learning and a unit on unsupervised lea ...
2016-12-08 19:07 0 2080 推荐指数：
网络表示学习相关资料 网络表示学习（network representation learning，NRL）,也被称为图嵌入方法（graph embedding method，GEM）是这两年兴起的工作，目前很热，许多直接研究网络表示学习的工作和同时优化网络表示+下游任务的工作正在进行 ...
Representation Learning with Contrastive Predictive Coding ...
Most of human and animal learning is unsupervised learning. Yann LeCun在NIPS 2016大会主题报告提出了“预测学习”的概念，可以简单理解为深度无监督学习方法。大会报告主要包括深度学习、预测学习 ...
多视图子空间聚类/表示学习(Multi-view Subspace Clustering/Representation Learning) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ “横看成岭侧成峰，远近高低各不同。”多视图聚类是最近 ...
归纳式学习，就是我们平时训练的神经网络，训练阶段测试集不参与训练，模型训练好后，再对测试集进行预测； 直推式学习，测试集也加入训练，知道这点区别就行了； Induction and Transduction…You may have come across these two ...
第一部分 字典学习以及稀疏表示的概要 字典学习（Dictionary Learning）和稀疏表示（Sparse Representation）在学术界的正式称谓应该是 稀疏字典学习（Sparse Dictionary Learning）。该算法理论包含两个阶段：字典构建阶段 ...
add by zhj: 工作中提高自己水平的最重要的一点是——快速的学习能力。这篇文章就是探讨这个问题的，掌握了快速学习能力的规律，你自然就有了快速学习能力了。 原文：Learning How to Learn学习笔记 强力推荐的Coursera课程 “learning how ...
深度学习中在计算机视觉任务和自然语言处理任务中将预训练的模型作为新模型的起点是一种常用的方法，通常这些预训练的模型在开发神经网络的时候已经消耗了巨大的时间资源和计算资源，迁移学习可以将已习得的强大技能迁移到相关的的问题上。 什么是迁移学习？ 迁移学习（Transfer Learning）是一种 ...
