作者：Jay Alammar 机器之心编译 参与：Panda 前段时间，谷歌发布了基于双向 Transformer 的大规模预训练语言模型 BERT，该预训练模型能高效抽取文本信息并应用于各种 NLP 任务，该研究凭借预训练模型刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。技术博主 Jay Al ....

图像分类，顾名思义，就是为输入图像打上固定类别的标签。这是计算机视觉领域的核心问题之一。尽管听起来很简单，但图像分类有大量不同的实际应用。传统方式：特征描述和检测也许对一些样本任务有好处，但实际情况要...

导读：域适应是迁移学习中最常见的问题之一，域不同但任务相同，且源域数据有标签，目标域数据没有标签或者很少数据有标签，本文主要介绍了几篇基于卷积神经网络来处理域适应这个问题的文章。迁移学习中几种常见的问...

本文为你解读CVPR2018TFusion解决的目标是跨数据集的PersonReid属于无监督学习方法是多模态数据融合+迁移学习实验效果上，超越了所有无监督Personreid方法，逼近有监督方法，在...

深度卷积神经网络是这一波AI浪潮背后的大功臣。虽然很多人可能都已经听说过这个名词，但是对于这个领域的相关从业者或者科研学者来说，浅显的了解并不足够。近日，约克大学电气工程与计算机科学系的IsmaHad...

迁移学习指的是，通过对预训练模型的参数进行微调，将训练好的模型应用到相似或者只有细微差异的不同任务中。通过这个方法，我们可以基于一些性能顶尖的深度学习模型得到别的高性能模型。尽管听上去较为简单，迁移学...

[图片] 分享嘉宾：朱晓海 萨摩耶云 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：作者授权发布 出品平台：DataFunTalk 导读： 迁移学习利用数据、模型之间的相似性，在不同领域之间进行知识迁移。深度学习技术与迁移学习思想的融合，又极大扩展了传统迁移学习技术的能力边界，给包括金融风控在内的各个场景带来 ....

刘利欣（晨良） 大淘宝技术 稿 本文探讨了如何在工业界的连续学习的框架下实现跨域推荐模型，提出了连续迁移学习这一新的跨域推荐范式，利用连续预训练的源域模型的中间层表征结果作为目标域模型的额外知识，设计了一个轻量级的Adapter模块实现跨域知识的迁移，并在有好货推荐排序上取得了显著业务效果。 背景 ....

[图片] 分享嘉宾：张凯 中科大 博士研究生 编辑整理：吴祺尧 加州大学圣地亚哥分校 出品平台：DataFunTalk 导读： 情感分析旨在从用户的文字或者图片中挖掘出用户的情感倾向。根据情感标签的不同，情感分析可以为二分类或者多分类任务。跨域情感分析结合了迁移学习和情感分析问题，利用多场景、多领域 ....