我的理解是:1.首先,TransferLearningorDomainAdaptation的研究是基于两个(或多个)不同域(Domain)的,它的目的是从一个域中(SourceDomain)中学习一些知识,并将其迁移到另外一个域(TargetDomain)中来增强目标任务的性能。...
联系:都是一种根据系统的产出不断自我调整以更好地做出决策实现自己目标的过程。区别:learning(狭义)在一定假设条件下,是最优的或最有效率的自我调整过程。比如,最简单的最小二乘法,或复杂一点的Bayesi...
remedies
represent
repetition
progressive
incredible
attempted
stressed
serve
adaption的词根是adapt,意思更多的是“适应”(名词)adaptation的词根虽然也是adapt,但是意思却跟adaption不一样,可以是改编(改编的文章记录之类的),但adaption却没有改编本的意思,只有适应的意思。......
adaptation这个牌子的女装都设计的非常酷,是一个很值得入手的品牌,她家的设计师是很有个性,非常适合喜欢欧美风的宝宝们,我们来了解下adaptation这个品牌吧。LA洛杉矶是牛仔布的蓝调之都,而Adaptation这个新晋...
DA本身就已经是一个大方向了。近两年流行openset和partialda,就是说原来的da条件放宽,类别不对等了怎么做。Domaingeneralization也是刚刚火起来的,研究见不到target情况下如何构建鲁棒分类器。Domainrandomization也...
谢@由之邀。我个人理解,learning就是根据新产生的信息更新decisionrule本身。而adaption特指其中一种更新的方式:从别人那学。至于从谁那学,需要有个标准,就是当期的fitness或者历史上所有的fitness(的加权和之...
我一直觉得领域自适应的动机非常好,目的在于解决机器学习上比较关键的数据分布失配问题。博士期间也一直在从事相关问题的研究。但是目前的方法在实际工程应用非常有限,并没有看到非常有效的应用。...
谢邀!我也是第一次听说有这个职业,学气象的同学有福了!多了一个高大上的就业方向。如果有这个职位,应该是服务与公司决策部门的。记录日常气象数据,总结气候(多数是短期气候,十年内,五十年的气候想多...
贝叶斯是很有用的机器学习利器。我们组也比较关注这个问题。不过用贝叶斯来做迁移的工作确实比较少。列一下最近看过的一些paper:ICMLA2013,《Bayesianmulti-sourcedomainadaptation》,将贝叶斯方法应用于domainad...
私以为对这个的理解还是比较透彻的,恰好我们有几篇paper其实都是和这个问题相关的,所以来简答一下,希望能够帮助大家梳理清楚背后的本质。BN和IN其实本质上是同一个东西,只是IN是作用于单张图片,但是BN...
CRISPR技术虽然是现阶段生物界非常新而且非常热门的一门技术,在各大门户网站上有很多文章已经对于此项技术进行了详细的介绍.但是本篇文章本着简洁,通俗易懂的理念,将细致的介绍CRISPR的相关概念并且阐...
adversarialtraining直观去看就是用到对抗的思想,两个module通过对抗学习达到类似教学相长的目的,在unsuperviseddomainadaptation(UDA)等无监督或半监督迁移学习领域近两年应用广泛,最新的sota基本都是用到adversarial...
这是很明显的complementaryafterimage现象。不仅需要盯着一点看,而且需要看足够长的时间。至于原理,其实就是利用了人体的adaptation(适应)。通俗的解释一下,就是说我们在长时间内受到某一种刺激的时候,对于这...
分享一下自己的感受,我主要使用过cyclegan做domainadaptation,也就是将synthetic转换成realdata这件事情。对!也就是followICML2018中cycada这篇论文所做的工作。其中主要的部分也就是使用cyclegan做从GTA这种synthetic数据...