使用迁移学习做动物脸部识别：人工智能通过农场的摄像装置获得牛脸以及身体状况的照片，进而通过深度学习对牛的情绪和健康状况进行分析，然后帮助农场主判断出那些牛生病了，生了什么病，那些牛没有吃饱，甚至那些牛到了发情期。
除了摄像装置对牛进行“牛脸”识别，还可以配合上可穿戴的智能设备，这会让农场主更好的管理农场。
这些数据上传到云服务器上，用自己开发的算法通过机器学习让这些海量的原始数据变成直观的图表和信息发送到客户那里。
这些信息包括奶牛的健康分析、发情期探测和预测、喂养状况、位置服务等。
除了摄像装置对牛进行“牛脸”识别，还可以配合上可穿戴的智能设备，这会让农场主更好的管理农场。
这些数据上传到云服务器上，用自己开发的算法通过机器学习让这些海量的原始数据变成直观的图表和信息发送到客户那里。
这些信息包括奶牛的健康分析、发情期探测和预测、喂养状况、位置服务等。
2024/3/30 9:04:09
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在胶囊网络上使用迁移学习完成方面级情感分类，用文档级的知识迁移到方面级上，资源提供论文翻译。
原文可自己下载
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2024/3/25 10:19:36
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摘要：传递迁移学习是利用源域知识来提高目标域学习能力的一种学习方法，已在各种应用中被证明是有效的。
迁移学习的一个主要限制是源域和目标域应该是直接相关的，如果两个领域之间几乎没有重叠，则在这些领域之间执行知识转移将无效。
受人类传递性推理和学习能力的启发，利用辅助概念将两个看似无关的概念通过一系列中间桥连接起来，本文研究了一个新的学习问题：传递性转移学习（transitiveTransferlearning，简称TTL）。
TTL的目的是在源域和目标域直接共享少量因素的情况下，打破大的域距离，传递知识。
例如，当源域和目标域分别是文本和图像时，TTL可以使用一些带注释的图像作为中间域来桥接它们。
为了解决TTL问题，我们提出了一个框架，首先选择一个或多个域作为源域和目标域之间的桥梁，实现转移学习，然后通过这个桥梁进行知识转移。
大量的经验证据表明，该框架在多个分类数据集上产生了最新的分类精度。
迁移学习的一个主要限制是源域和目标域应该是直接相关的，如果两个领域之间几乎没有重叠，则在这些领域之间执行知识转移将无效。
受人类传递性推理和学习能力的启发，利用辅助概念将两个看似无关的概念通过一系列中间桥连接起来，本文研究了一个新的学习问题：传递性转移学习（transitiveTransferlearning，简称TTL）。
TTL的目的是在源域和目标域直接共享少量因素的情况下，打破大的域距离，传递知识。
例如，当源域和目标域分别是文本和图像时，TTL可以使用一些带注释的图像作为中间域来桥接它们。
为了解决TTL问题，我们提出了一个框架，首先选择一个或多个域作为源域和目标域之间的桥梁，实现转移学习，然后通过这个桥梁进行知识转移。
大量的经验证据表明，该框架在多个分类数据集上产生了最新的分类精度。
2024/3/19 9:12:27
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DeepConvolutionalTransferLearningNetworkANewMethodforIntelligentFaultDiagnosisofMachineswithUnlabeledData(深度卷积迁移学习网络：一种新的无标记机器故障智能诊断方法)雷亚国团队2018年文章。
机械智能故障诊断的成功依赖于两个条件。
1)含有故障信息的有标签数据是可用的。
2)训练和测试数据是从相同的概率分布中获取的。
然而，对于大部分机械，很难获得大量的有标签数据。
此外，尽管一些机械可以获取有标签数据，但是由于数据分布的差异，用这些有标签数据训练的智能故障诊断方法可能无法对从其他机械获得的无标
机械智能故障诊断的成功依赖于两个条件。
1)含有故障信息的有标签数据是可用的。
2)训练和测试数据是从相同的概率分布中获取的。
然而，对于大部分机械，很难获得大量的有标签数据。
此外，尽管一些机械可以获取有标签数据，但是由于数据分布的差异，用这些有标签数据训练的智能故障诊断方法可能无法对从其他机械获得的无标
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tensorflow利用Inception-v3实现迁移学习。
加载已有的模型，作为新任务提取特征的操作，实现分类迁移。
包含完整的代码和数据集
加载已有的模型，作为新任务提取特征的操作，实现分类迁移。
包含完整的代码和数据集
2024/2/11 4:10:25
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深度学习-语音识别实战(Python)视频教程分享；
章节1seq2seq序列网络模型章节2LAS语音识别模型实战章节3starganvc2变声器论文原理解读章节4starganvc2变声器源码实战章节5语音分离ConvTasnet模型章节6ConvTasnet语音分离实战章节7语音合成技术概述章节8语音合成tacotron最新版实战章节9基础补充-PyTorch框架基本处理操作章节10PyTorch使用补充-神经网络实战分类与回归任务章节11算法补充-卷积神经网络原理与参数解读章节12策略补充-迁移学习与Resnet网络架构
章节1seq2seq序列网络模型章节2LAS语音识别模型实战章节3starganvc2变声器论文原理解读章节4starganvc2变声器源码实战章节5语音分离ConvTasnet模型章节6ConvTasnet语音分离实战章节7语音合成技术概述章节8语音合成tacotron最新版实战章节9基础补充-PyTorch框架基本处理操作章节10PyTorch使用补充-神经网络实战分类与回归任务章节11算法补充-卷积神经网络原理与参数解读章节12策略补充-迁移学习与Resnet网络架构
2023/12/5 2:18:01
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yoloV4网络下的COCO数据集预训练权重文件，正确率很高，可以作为迁移学习的先导权重文件，可以省去很多的训练事件。
2023/11/11 6:08:11
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一步步教你如何搭建机器翻译系统，包括：1.机器翻译现状41.1什么是机器翻译？41.2相关论文71.3相关会议81.4相关工具82.NMT系统搭建指导92.1获取数据92.2数据预处理102.3模型训练122.4模型的解码及bleu计算133.系统的优化153.1模型的ensemble153.2定制化领域微调153.3迁移学习154.翻译引擎的部署164.1翻译系统概述164.2基于Tensor2tensor的引擎部署164.3简单系统搭建174.4多个模型共同部署的方案185.机器翻译进阶195.1爬虫技术195.2数据清洗195.3数据增强205.4翻译质量评估216.常用框架概述226.1Tensor2tensor226.2Nematus296.3Marian296.4其他框架307.其他307.1Bleu原理307.2BPE原理30
2023/9/26 1:34:17
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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