Добавить в закладки
Наш форум
Правила KnigMir.ru
Мы в Вконтакте
Подписка на RSS
Для правообладателей
Поиск книг:
Разделы сайта
Авторизация
Регистрация



Реклама



Название: Transfer Learning
Автор: Qiang Yang, Yu Zhang, Wenyuan Dai, Sinno Jialin Pan
Издательство: Cambridge University Press
Год: 2020
Формат: True PDF
Страниц: 393
Размер: 21.3 Mb
Язык: English

Transfer learning deals with how systems can quickly adapt themselves to new situations, tasks and environments. It gives machine learning systems the ability to leverage auxiliary data and models to help solve target problems when there is only a small amount of data available. This makes such systems more reliable and robust, keeping the machine learning model faced with unforeseeable changes from deviating too much from expected performance. At an enterprise level, transfer learning allows knowledge to be reused so experience gained once can be repeatedly applied to the real world. For example, a pre-trained model that takes account of user privacy can be downloaded and adapted at the edge of a computer network. This self-contained, comprehensive reference text describes the standard algorithms and demonstrates how these are used in different transfer learning paradigms. It offers a solid grounding for newcomers as well as new insights for seasoned researchers and developers.









НЕ РАБОТАЕТ TURBOBIT.NET? ЕСТЬ РЕШЕНИЕ, ЖМИ СЮДА!





Автор: bomboane 27-01-2020, 01:02 | Напечатать | СООБЩИТЬ ОБ ОШИБКЕ ИЛИ НЕ РАБОЧЕЙ ССЫЛКЕ
 
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.





С этой публикацией часто скачивают:

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.





 KnigMir.ru  ©2010-2019     При использовании материалов библиотеки обязательна обратная активная ссылка    Политика конфиденциальности