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新型機器學習技術都有哪些？（下）
2019-03-28
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在上一篇文章中我們給大家介紹了關于機器學習的新技術的一部分，具體就是深度學習和強化學習，這兩種新興的機器學習技術給我們帶來了不一樣的效果，在這篇文章中我們給大家介紹一下新型機器學習技術的剩余部分的內容，大家快快學起來吧。


首先我們說一下遷移學習，其實遷移學習的目的是把為其他任務訓練好的模型遷移到新的學習任務中，幫助新任務解決訓練樣本不足等技術挑戰。之所以可以這樣做，是因為很多學習任務之間存在相關性，因此從一個任務中總結出來的知識可以對解決另外一個任務有所幫助。遷移學習目前是機器學習的研究熱點之一，還有很大的發展空間。


然后我們說一下對抗學習，其實在傳統的深度生成模型存在一個潛在問題，那句是由于最大化概率似然，模型更傾向于生成偏極端的數據，影響生成的效果。對抗學習利用對抗性行為來加強模型的穩定性，提高數據生成的效果。在最近的幾年里，利用對抗學習思想進行無監督學習的生成對抗網絡被成功應用到圖像、語音、文本等領域，成為了無監督學習的重要技術之一?，F在對抗學習是被大家十分關注的學習方式。


而對偶學習是一種新的學習范式，其基本思想是利用機器學習任務之間的對偶屬性獲得更有效的反饋/正則化，引導、加強學習過程，因此降低深度學習對大規模人工標注數據的依賴。對偶學習的思想已經被應用到機器學習很多問題里，包括機器翻譯、圖像風格轉換、問題回答和生成、圖像分類和生成、文本分類和生成、圖像轉文本和文本轉圖像等等。


下面我們說一下分布式學習，其實分布式技術是機器學習技術的加速器，能夠顯著提高機器學習的訓練效率、進一步增大其應用范圍。當分布式思維遇到機器學習，不應只局限在對串行算法進行多機并行以及底層實現方面的技術，我們更應該基于對機器學習的完整理解，將分布式和機器學習更加緊密地結合在一起。


最后我們給大家說一下元學習，元學習是這幾年來機器學習領域的一個新的研究熱點。那么什么是元學習呢？元學習就是學會如何學習，重點是對學習本身的理解和適應，而不僅僅是完成某個特定的學習任務。也就是說，一個元學習器需要能夠評估自己的學習方法，并根據特定的學習任務對自己的學習方法進行調整。


在這篇文章中我們給大家介紹了關于新型機器學習的剩余一部分的內容，通過對這些知識的了解相信大家能夠懂得機器學習的相關知識，希望這篇文章能夠更好的幫助大家理解機器學習。


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