学习笔记五:
1. 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN):生成对抗网络是一种由生成器和判
别器组成的对抗性框架。生成器和判别器相互竞争,最终使生成器能够生成逼真的样本。
2. 生成模型(Generative Models):生成模型是指能够学习生成数据样本的模型。生成模型可以通
过学习概率分布或生成映射函数来生成新的样本。除了GAN,还有变分自编码器(VAE)和自回归
模型(如PixelCNN和Transformer)等。
3. 数据增强(Data Augmentation):数据增强是指对原始数据进行一系列变换,生成新的训练样
本以增加数据的多样性。常用的数据增强方法包括图像翻转、旋转、缩放和随机裁剪等。
4. 迁移学习(Transfer Learning):迁移学习是指将在一个任务上学到的知识迁移到另一个相关任
务上的技术。通过迁移学习,可以利用已有的模型和数据来加速新任务的训练和提高性能。
5. 半监督学习(Semi-Supervised Learning):半监督学习是介于有监督学习和无监督学习之间的
学习范式。它利用少量的标记数据和大量的未标记数据进行训练,以提高模型的性能。
6. 自适应学习(Adaptive Learning):自适应学习是指模型能够自动调整自身的参数或决策策略,
以适应环境变化或数据分布的变化。自适应学习可以提高模型的鲁棒性和泛化能力。
7. 神经网络压缩(Neural Network Compression):神经网络压缩是指通过模型压缩和优化技术来
减少神经网络模型的计算和存储资源消耗。常用的神经网络压缩方法包括剪枝、量化和知识蒸馏
等。
8. 自动机器学习(AutoML):自动机器学习是指利用机器学习和优化技术来实现自动化的机器学习
模型设计和选择。自动机器学习可以帮助非专业人士快速构建高性能的机器学习模型。
这些是一些与模型和算法相关的概念和技术。如果你对某个具体的主题感兴趣,我可以提供更详细的信
息和资源。