增量學習/訓練
針對大型數據集，數據過大無法加載到內存，使用增量訓練方式 目錄 sklearn lightgbm tensorflow sklearn 【1】 文中用到了HashingVectorizer , 在這里解釋下 使用兩個hash ...
原文：增量學習：基本概念
定義：學習系統能不斷從新樣本中學習新的知識，並能保存大部分之前已經學習到的知識。 增量學習的重要性主要體現在以下兩個方面： 在實際的感知數據中，數據量往往是逐漸增加的，因此，在面臨新的數據時，學習方法應能對訓練好的系統進行某些改的，以對新數據中蘊含的知識進行學習。 對一個訓練好的系統進行修改的時間代價通常低於重新訓練一個系統所需的代價。 增量學習思想可以描述為：每當新增數據時，並不需要重建所有的知 ...
2021-11-14 20:34 0 1374 推薦指數：
相關推薦
語義分割中的增量學習
盡管深度結構在許多任務中都有效，但它們仍然受到一些重要限制。尤其是，它們容易遭受災難性的遺忘，即，由於需要新的類而未保留原始訓練集時，當要求他們更新模型時，他們的表現很差。本文在語義分 ...
sklearn 增量學習 數據量大
問題 實際處理和解決機器學習問題過程中，我們會遇到一些“大數據”問題，比如有上百萬條數據，上千上萬維特征，此時數據存儲已經達到10G這種級別。這種情況下，如果還是直接使用傳統的方式肯定行不通，比如當你想把數據load到內存中轉成numpy數組，你會發現要么創建不了那么大的numpy矩陣，要么直接 ...
【論文閱讀】增量學習近期進展及未來趨勢預測
【摘要】 本文通過三篇發表在CVPR 2019上的論文，對增量學習任務進行簡單的介紹和總結。在此基礎上，以個人的思考為基礎，對這一研究領域的未來趨勢進行預測。 一、背景介紹 目前，在滿足一定條件的情況下，深度學習算法在圖像分類任務上的精度已經能夠達到人類的水平 ...
增強學習（一） ----- 基本概念
機器學習算法大致可以分為三種： 1. 監督學習(如回歸，分類) 2. 非監督學習(如聚類，降維) 3. 增強學習 什么是增強學習呢？ 增強學習（reinforcementlearning, RL）又叫做強化學習，是近年來機器學習和智能控制領域的主要方法 ...
深度學習基本概念
【什么是深度學習】 通過 多層 非線性 變換對高復雜度數據建模的算法的合集。 【什么是神經網絡】 【前饋神經網絡】：分為兩種 【反向傳播網絡（BP）】： 【徑向基函數神經網絡（RBF）】 【神經網絡的訓練】 【epoch】：完整迭代一遍數據即為一個 ...
Prolog學習：基本概念
上一篇對Prolog有了一個感性的認識，今天介紹下Prolog中一些基本概念，想要用Prolog解決一些實際問題之前必須要先了解它們。這些概念在《七周七語言》這本書中都有介紹，我簡單提煉匯總下，就當給這門小眾語言做個宣傳吧。 變量/規則/知識庫 在Prolog中變量的命名是有特殊要求 ...
SimpleITK學習（一）基本概念
斷斷續續使用simpleitk處理CT和X光圖片有些時間了，但是學的知識都比較零散，沒有形成系統的概念，於是對着SimpleITK的英文文檔https://simpleitk.readthedocs.io/en/master/index.html學習一遍，再結合自己的一點經驗，做一點總結 ...