领域泛化

微软亚研「领域泛化 (Domain Generalization)」综述论文概述理论、算法等 域泛化(DG)，即分布外泛化，近年来引起了越来越多的关注。领域泛化处理一个具有挑战性的设置，其中给出了一个或几个不同但相关的领域，目标是学习一个可以泛化到看不见的测试领域的模型。

评级：5 浏览量：2297 收藏量：1 资源大小：760KB 上传时间：2021-03-13

最新《计算机视觉领域泛化Domain Generalization》综述论文 分布外泛化(OOD)对人类来说是一种很自然的能力，但对机器来说是一个挑战。这是因为大多数学习算法强烈地依赖于源/目标数据的i.i.d....领域泛化(DG)的目标是仅使用源数据进行模型学习，实现OOD泛化。

评级：0 浏览量：897 收藏量：1 资源大小：2.08MB 上传时间：2021-07-28

ChatGPT的跨领域泛化与迁移学习研究.docx ChatGPT 跨领域泛化与迁移学习研究 ChatGPT 是 OpenAI 推出的最新一代的大规模语言模型，其在自然语言处理方面表现出了很强的泛化能力。本文将探讨 ChatGPT 在不同领域中的泛化能力和迁移学习的研究进展。 一、...

评级：0 浏览量：25 收藏量：0 资源大小：38KB 上传时间：2023-07-25

Python_面向领域自适应任务自适应和领域泛化的迁移学习库.zip Python_面向领域自适应任务自适应和领域泛化的迁移学习库

评级：0 浏览量：7 收藏量：0 资源大小：6.17MB 上传时间：2024-05-24

SNR:样式归一化和还原，用于域泛化和适配 期望有效的领域可概括模型能够学习可概括和区分的特征表示。流程图在这项工作中，我们设计了一个新颖的样式归一化和复原模块（SNR），以同时确保网络的高泛化和区分能力。 图1显示了整体流程图。 特别是在SNR模块中...

评级：0 浏览量：174 收藏量：1 资源大小：4.7MB 上传时间：2021-05-28

OpenKS:OpenKS - 领域可泛化的知识学习与计算引擎 OpenKS（知目）——领域可泛化的知识学习与计算引擎平台支持功能基础能力领域泛化能力跨领域能力现实问题解决能力开放服务使用能力知识图谱载入与构建领域启发式知识表示处理与推理应用跨领域知识融合表示学习与推理...

评级：0 浏览量：224 收藏量：0 资源大小：57.95MB 上传时间：2021-04-08

Domain2Vec:深度域泛化 我们解决了领域泛化的问题，即从多个相关领域的数据中学习决策函数，并且目标是将其成功应用于一个看不见的领域。 假定在源域（也称为训练域）中有大量可用的标记数据，但对于看不见的域（也称为目标域或测试域）...

评级：0 浏览量：197 收藏量：0 资源大小：13KB 上传时间：2021-05-06

可泛化知识计算引擎接口v1.01 领域概念获取与层次划分接口：用于获取特定领域的概念并建立概念层级结构，这有助于知识的组织和推理。 2.2.2. 实体概念获取：提供对数据中实体的识别和分类，如人、地点、事件等。 2.2.3. 概念上下位关系获取：...

评级：0 浏览量：22 收藏量：0 资源大小：251KB 上传时间：2022-08-08

Transformer模型应用领域 Transformer 模型应用领域 Transformer 模型是一种基于注意力机制的神经网络架构，最初被提出用于...Transformer 模型的优点是可以处理变长序列数据，具有更好的性能和泛化能力，从而在各个领域中得到了广泛的应用。

评级：0 浏览量：231 收藏量：1 资源大小：19KB 上传时间：2023-08-24

基于机器学习的全参考图像质量评价模型泛化能力分析.pdf 机器学习在图像质量评价领域中的应用越来越广泛，但其泛化能力卻是机器学习模型中一个长期存在的问题。本文对基于机器学习的全参考图像质量评价模型进行了泛化能力分析，探讨了机器学习模型在不同的图像数据库中的...

评级：0 浏览量：130 收藏量：0 资源大小：345KB 上传时间：2021-09-24

基于Python生成对抗网络模型的泛化与均衡研究.zip 然而研究者对神经网络模型的泛化能力和对抗样本攻击研究的突破，使得将神经网络模型的泛化和纳什均衡联系在一起有着光明的前景。这使得在数学理论等交叉性学科比较薄弱的人工智能研究员们目光吸引在这个领域。虽说，...

评级：5 浏览量：84 收藏量：1 资源大小：3.61MB 上传时间：2022-07-07

ChatGPT对话模型的泛化能力与迁移学习优化方法.docx ChatGPT 模型的泛化能力问题在于其在面对新领域或领域之间转换时的表现不佳。在实际应用中，用户的提问和对话内容可能会涉及到多个领域，而 ChatGPT 模型在仅凭训练数据进行预训练的情况下，难以适应这种多领域的...

评级：0 浏览量：22 收藏量：0 资源大小：37KB 上传时间：2023-08-15

知识领域：人工智能；技术关键词：迁移学习；内容关键词：知识迁移、模型泛化；用途：提高新任务学习效率，... 迁移学习，作为人工智能领域的一项重要技术，通过知识迁移和模型泛化实现不同任务之间学习效率的提升。它允许模型将已学习的信息应用于新的、但相关的任务，从而避免了从头开始学习每个任务的需求，加速了学习过程，...

评级：0 浏览量：74 收藏量：0 资源大小：4.26MB 上传时间：2024-03-23

robustdg:用于构建机器学习模型的工具包，该模型可泛化到看不见的领域，并且对隐私和其他攻击具有鲁棒性 此外，机器学习模型应该对诸如成员资格推断之类的隐私攻击和诸如对抗性攻击之类的基于领域知识的攻击具有鲁棒性。 为了推进构建健壮和通用化模型的研究，我们发布了用于构建和评估ML模型的工具包RobustDG 。 ...

评级：0 浏览量：113 收藏量：0 资源大小：255KB 上传时间：2021-04-15

基于泛化信息和记忆信息的短文本分类计算机研究.docx 《基于泛化信息和记忆信息的短文本分类计算机研究》 本文主要探讨的是在现代互联网背景下，如何利用泛化信息和记忆信息对短文本进行有效分类的计算机研究。随着“互联网+”时代的深入发展，短文本数据如社交媒体的...

评级：0 浏览量：46 收藏量：0 资源大小：95KB 上传时间：2021-10-01

人工智能在建筑领域的应用PPT课件.pptx 建立电气节能评估模型，利用人工神经网络进行训练，网络泛化性能好，评估正确率高，为节能改造的实施提供了科学依据。 人工智能技术的应用可以提高建筑领域的效率、准确性和安全性。随着人工智能技术的不断发展和...

评级：0 浏览量：71 收藏量：0 资源大小：4.19MB 上传时间：2022-11-18

第4章 模型的改善与泛化1 在机器学习领域，模型的改善与泛化是至关重要的议题，因为这直接影响到模型的预测能力和实际应用效果。本章将深入探讨相关概念，并通过示例来帮助理解。 4.1 基本概念 首先，我们要理解机器学习的本质。机器学习是...

评级：0 浏览量：43 收藏量：0 资源大小：1.59MB 上传时间：2022-08-04

基于混合人工蜂群与泛化模式搜索算法的颗粒粒径分布重建 研究快速有效的反演算法,用于颗粒粒径分布的重建,成为颗粒粒径测量领域的重要课题之一。通过运用人工蜂群算法与泛化模式搜索算法相结合的混合算法,反演重建单峰R-R分布。将算法与遗传算法、Phillips-Twomey方法比较,...

评级：0 浏览量：102 收藏量：0 资源大小：184KB 上传时间：2020-05-09

关于OOD泛化和稳定学习的一些思考等PPT总共114页 OOD泛化（Out-of-Distribution Generalization）是机器学习领域中的一个热门话题，它指的是模型在训练数据分布之外的泛化能力。在这个PPT中，作者从OOD泛化和稳定学习的角度出发，讨论了OOD泛化的挑战、稳定学习的...

评级：0 浏览量：95 收藏量：0 资源大小：9.58MB 上传时间：2022-01-20

清华大学崔鹏等最新「分布外泛化(Out-Of-Distribution Generalization)」 综述论文 深度学习中的分布外 (OoD) ...最近，清华大学崔鹏等研究者发布了《分布外泛化(Out-Of-Distribution Generalization)》综述论文，针对该领域的系统、全面地探讨了OOD泛化问题，从定义、方法、评价到启示和未来发展方向。

评级：0 浏览量：2088 收藏量：2 资源大小：5.34MB 上传时间：2021-09-02

融合注意力机制的域泛化行人再识别.pdf 行人再识别（Person Re-Identification，简称Re-ID）是一项在监控视频中识别特定行人身份的技术，对于安全监控、智能交通等领域具有重大意义。然而，实际应用中，由于环境差异（光照、视角、相机质量等），在源数据...

评级：0 浏览量：32 收藏量：0 资源大小：1.01MB 上传时间：2022-12-22

用于电磁兼容预测的自适应泛化回归神经网络.docx 用于电磁兼容预测的自适应泛化回归神经网络 神经网络是机器学习领域中的一种重要算法，具有广泛的应用前景。在电磁兼容领域中，神经网络可以用于预测电磁兼容性，以提高设备的安全性和可靠性。本文提出的自适应泛化...

评级：0 浏览量：16 收藏量：0 资源大小：8KB 上传时间：2022-06-22

人工智能在病理诊断领域中的应用现状.docx 尽管AI在病理诊断中展现出了巨大的潜力，但其应用仍面临一些挑战，如数据隐私保护、模型泛化能力、诊断结果的临床验证以及医生与AI的协同工作模式等。未来，AI将继续深入到病理诊断的各个环节，提高诊断效率，减轻...

评级：0 浏览量：56 收藏量：0 资源大小：106KB 上传时间：2022-12-14

基于域对抗学习的可泛化虚假人脸检测方法研究.docx 本文提出了基于域对抗学习的虚假人脸检测模型，通过引入领域对抗分支，弱化特征提取器对于特定生成模型非鲁棒性特征的提取模型能够抽取鲁棒性更强、泛化能力更高的特征，从而在没有见过的生成方法产生的虚假人脸图片...

评级：0 浏览量：52 收藏量：0 资源大小：1.87MB 上传时间：2022-06-10

新闻泛化与当代新闻理论研究的“下沉”.pdf 这种现象对传统新闻观念和新闻理论研究产生了深远影响，要求新闻理论研究必须“下沉”到更广泛的社会生活领域，以回应新闻业在面对更广阔生活世界时所面临的现实问题。 互联网技术的普及，尤其是在中国，将社会从弱...

评级：0 浏览量：30 收藏量：0 资源大小：573KB 上传时间：2022-02-04

用于电磁兼容预测的自适应泛化回归神经网络.pdf 用于电磁兼容预测的自适应泛化回归神经网络 自适应泛化回归神经网络（AGRNN）是一种基于神经网络的电磁兼容预测方法，它通过将光滑因子设为最小数据距离的1/2，并将偏置设为光滑因子的倒数，实现了对电磁兼容的预测...

评级：0 浏览量：20 收藏量：0 资源大小：136KB 上传时间：2022-06-22

一种具备良好泛化能力的神经网络MOSFET模型.pdf 本文讨论了在深度学习领域中，设计了一种具有良好泛化能力的神经网络MOSFET模型。该模型通过对超阈值区域和亚阈值区域的分段建模，得到了对器件直流特性和温度特性的精确描述。采用自适应遗传算法对网络的泛化能力...

评级：0 浏览量：69 收藏量：0 资源大小：1.02MB 上传时间：2021-09-27

基于分数阶滤波器的高泛化性神经网络建模.pdf 在神经网络领域，泛化能力是衡量模型性能的关键指标之一。泛化能力是指模型在未见过的数据上的预测准确度，反映了模型从训练数据中学习到的规律能否有效地应用于新情况。本文提出的基于分数阶滤波器的神经网络建模...

评级：0 浏览量：46 收藏量：0 资源大小：4.88MB 上传时间：2021-09-26

基于多模融合的Java领域命名实体识别.pdf 为了提高模型实体识别性能和模型的泛化能力，提出改进的单模结构，在嵌入层融入词边界信息，引入了词性信息和Java领域实体识别的规则信息，以提高模型识别实体边界的准确率。编码层使用BiLSTM和IDCNN进行上下文信息...

评级：0 浏览量：11 收藏量：0 资源大小：2.85MB 上传时间：2023-12-31

拉蒙德领域的拓扑递归 我们研究了拉蒙德部门的超特征值模型及其递归结构。... 令人惊讶的是，由于超对称校正，从新的递归形式主义获得的相关函数在不规则分叉点处没有极点-新的递归可能使我们进一步发展Eynard-Orantin拓扑递归的超对称泛化。

评级：0 浏览量：92 收藏量：0 资源大小：667KB 上传时间：2020-03-27

基于泛化FPE加密的民航旅客信息动态脱敏方法研究.docx 总的来说，该研究为民航领域的个人信息安全提供了新的解决方案，通过动态脱敏和泛化FPE加密，既满足了业务需求，又强化了内部数据访问控制，有助于构建更安全的民航信息系统。未来的研究可以进一步优化加密算法，...

评级：0 浏览量：64 收藏量：0 资源大小：302KB 上传时间：2022-06-17

泛化神经网络算法的RC柱恢复力预测方法.pdf 泛化神经网络算法是机器学习领域的一种强大工具，尤其适用于复杂非线性问题的解决。通过训练神经网络模型，可以学习并理解这些结构参数与恢复力之间的复杂关系。在本研究中，网络输入变量的选取是关键，合理的变量...

评级：0 浏览量：36 收藏量：0 资源大小：2.71MB 上传时间：2021-09-25

一种神经网络模型剪枝后泛化能力的验证方法.pdf LeNet-5是一个早期的卷积神经网络，常用于手写数字识别，它的结构包括卷积层和池化层，是深度学习领域的一个基础模型。 【实验结果与分析】实验结果显示，剪枝操作确实降低了模型的泛化能力，这主要是由于两个因素...

评级：0 浏览量：92 收藏量：0 资源大小：1.62MB 上传时间：2021-09-25

大数据-算法-组合优化问题的特化与泛化算法设计.pdf 这些概念构成了论文的核心，展示了在组合优化问题中，如何从问题特性出发设计特化算法，以及如何通过泛化算法实现跨领域和异构实例的有效解决。这种研究不仅深化了我们对启发式算法设计的理解，也为实际问题的解决...

评级：5 浏览量：33 收藏量：0 资源大小：7.35MB 上传时间：2022-04-17

ChatGPT的迁移学习与领域自适应方法研究.docx 另一方面，领域自适应对抗训练利用对抗学习，使模型在训练中学习到领域无关的特征，提高泛化能力。这两种方法都需要大量领域数据和计算资源，但能显著改善模型在不同场景下的性能。 实验结果显示，ChatGPT经过预...

评级：0 浏览量：36 收藏量：1 资源大小：38KB 上传时间：2023-08-02

深度学习入门基础概念与应用领域.docx 验证则是评估模型性能，确保其泛化能力。 3. 反向传播 反向传播是一种用于训练神经网络的算法，通过计算损失函数关于网络参数的梯度，并利用这些梯度来更新网络的权重。 4. 卷积神经网络 (CNN) CNN是一种深度学习...

评级：0 浏览量：13 收藏量：0 资源大小：15KB 上传时间：2024-05-16

利用ChatGPT生成专业领域对话语料的方法.docx 多任务学习可同时处理多个专业领域，增强模型的泛化能力。 3. 知识补充策略：除了领域知识图谱和迁移学习，还可以结合外部专业数据（如数据库、论文）和人工智能技术（如知识图谱补全、实体链接）来增强对话的专业...

评级：0 浏览量：23 收藏量：0 资源大小：38KB 上传时间：2023-07-21

ChatGPT的模型迁移和领域自适应方法.docx 3. 结合多任务学习：通过引入其他相关任务的数据来增强模型的泛化能力。 4. 调整模型结构：例如引入领域特定的注意力机制，使得模型能够更加关注对话中与特定任务相关的部分。 5. 引入领域特定的词汇或知识库：并...

评级：0 浏览量：22 收藏量：0 资源大小：37KB 上传时间：2023-07-22

ChatGPT技术的误差分析与模型鲁棒性改进方法研究与模型泛化能力提升策略.docx ChatGPT技术是当前自然语言处理领域的一个重要突破，特别是在聊天机器人和语言生成方面表现出极高的潜力。然而，尽管ChatGPT模型在诸多应用场景中表现出色，它仍然存在一些关键问题，如误差积累、鲁棒性不足和泛化...

评级：0 浏览量：24 收藏量：0 资源大小：38KB 上传时间：2023-08-20

一种高泛化能力的神经网络气动力降阶模型.pdf 【标题】：一种基于神经网络的高泛化能力气动力降阶模型 【描述】：本文介绍了一种针对气动力预测的神经网络降阶模型，该模型特别关注提高泛化能力，即对新样本的适应能力。传统的基于神经网络的非线性气动力模型在...

评级：0 浏览量：56 收藏量：0 资源大小：556KB 上传时间：2021-09-26

ChatGPT的迁移学习与领域适应技术解析.docx 多任务学习允许模型同时处理多个任务，共享学习资源，从而提升泛化能力。而对抗学习则通过最大化源领域与目标领域之间的差异，使模型在适应新领域时更具弹性。 总的来说，ChatGPT通过巧妙地应用迁移学习和领域适应...

评级：0 浏览量：13 收藏量：0 资源大小：38KB 上传时间：2023-08-02

常用机器学习算法优缺点及其应用领域 支持向量机（SVM）优点包括解决小样本下机器学习问题、解决非线性问题、无局部极小值问题、可以很好的处理高维数据集、泛化能力比较强。缺点包括对于核函数的高维映射解释力不强、对缺失数据敏感。应用领域包括文本...

评级：0 浏览量：159 收藏量：0 资源大小：224KB 上传时间：2022-09-05

频域内面向目标检测的领域自适应.docx 领域自适应和无监督图像转换是改善这种问题的有效途径，通过迁移学习将不同领域数据对齐，增强模型的泛化能力和鲁棒性。 领域自适应方法大致可分为基于约束和基于对抗训练两类。前者的代表工作包括通过KL-散度、H...

评级：0 浏览量：39 收藏量：0 资源大小：315KB 上传时间：2023-02-23

机器学习在抑郁症领域的应用.pptx 例如，模型的泛化能力有待进一步提高，以避免过拟合问题；同时，模型的可解释性也是一个挑战。未来研究可以探索集成学习和解释性强的机器学习方法，以提高抑郁症领域的模型性能和可解释性。 机器学习在抑郁症领域的...

评级：0 浏览量：36 收藏量：0 资源大小：769KB 上传时间：2023-10-15

2016开领域时间提取数据集1 【自然语言处理】领域的【事件提取】是信息抽取的一个关键任务，主要目标是识别文本中的事件并为其分配相应的角色。2016年提出了一项针对开放...同时，它也促进了对事件抽取模型的泛化能力和无监督学习策略的深入研究。

评级：0 浏览量：14 收藏量：0 资源大小：436KB 上传时间：2022-08-03

基于知识库的开放领域问答系统.pdf 《基于知识库的开放领域问答系统》这篇论文探讨了如何构建一个...这种方法对于提高问答系统的泛化能力和用户体验具有重要意义，尤其是在信息爆炸的时代，能够快速准确地提供跨领域知识的问答系统有着巨大的应用潜力。

评级：0 浏览量：27 收藏量：0 资源大小：750KB 上传时间：2022-12-16

蜕变测试在机器学习领域的应用.pdf 蜕变测试技术在机器学习领域的应用可以提高机器学习模型的质量，提高模型的可靠性和稳定性，提高模型的泛化能力和解释性。 机器学习领域中的蜕变测试技术是一种非常有前途的技术，它可以检测机器学习模型中的缺陷、...

评级：0 浏览量：61 收藏量：0 资源大小：925KB 上传时间：2021-09-24

领域系统运行环境-赵健宏版1 RUCM文档（Requirements Use Case Modeling）则是系统设计的目标，包含用例名称、简要描述、前置条件、主要和次要活动者、依赖关系、泛化关系、基本事件流、特定和全局分支流等详细信息，是架构师和开发人员工作的...

评级：0 浏览量：26 收藏量：0 资源大小：118KB 上传时间：2022-08-08

行业研究：SAM，机器视觉领域的ChatGPT.pdf SAM,机器视觉领域的 ChatGPT Meta Al 发布通用大模型 SAM，SAM 功能强大，SAM 是一种可提示的分割系统，可对不熟悉的对象和图像进行零样本泛化，无需额外训练。SAM 优势众多，可与其他系统灵活集成、可进行可拓展式...

评级：0 浏览量：86 收藏量：1 资源大小：1.32MB 上传时间：2023-04-10