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微 yabo. sports软亚洲研究院秦涛博士作客公开课, 阐述对偶的对称之美.

2018-10-08 19:14:30  by亚博国际

微 yabo.  sports软亚洲研究院秦涛博士作客公开课, 阐述对偶的对称之美.

众所周知,大规模带标签的数据对于深度尤为重要.在以图像识别、机器翻译等为代表的任务中,深度神经网络通过大量带标签的数据进行训练.但这样的前提存在两个主要的局限性.首先是人工标记数据的成本很高;其次是大规模标记数据获取的难度较大.

为了解决这一问题,在 NIPS 2016 上,微软亚洲研究院提出了"一种新的机器范式"——对偶,利用任务互为对偶的特点从无标注的数据中进行.它的训练原理是怎样,具体有哪些应用前景,近期又有着怎样的进展?本期硬创公开课,亚博体育特」公众号,回复167 ,进入行业微信群讨论.

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