导图社区 人工智能最新进展
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人工智能最新进展
无监督学习算法的突破
传统机器学习的局限性
依赖于标记数据进行训练
标记数据的获取成本高
存在标记数据不准确的问题
标记数据可能存在偏见
无法发现潜在的数据结构和模式
自监督学习的应用
利用未标记的数据进行训练
降低标记数据的成本
提高训练的效果和泛化能力
利用数据自动生成标签
通过半监督学习的方式进行训练
提高了学习算法的效率和准确性
深度强化学习的发展
深度神经网络与强化学习的结合
深度神经网络的优势
能够表达更复杂的函数关系
具备自动学习的能力
强化学习的特点
通过与环境的交互进行学习
通过奖励信号来指导行为
结合的优势和应用
提高了强化学习的效果和稳定性
在游戏、机器人控制等领域取得重大突破
预训练模型的兴起
传统的模型训练方式
从零开始进行训练
需要大量的标记数据
训练时间和计算资源消耗大
预训练模型的思想和应用
利用海量的无标记数据进行训练
提供更好的初始化参数
缩短了模型训练的时间
利用无监督学习的方式进行预训练
提取特征和语义信息
提高了模型的表达能力和泛化能力
元学习的发展
传统的机器学习算法
需要针对不同任务进行重新训练
不擅长处理新任务和快速迁移学习
元学习的思想和应用
通过学习如何学习来提高算法的泛化能力
采用元学习算法进行参数调优和模型选择
在新任务上能够快速适应和迁移学习
增强学习的拓展
传统增强学习的局限性
一般只能处理离散动作和有限状态空间
需要大量的交互与奖励信号进行训练
连续动作和连续状态空间的增强学习
利用深度神经网络进行函数拟合
通过优化方法提高训练的效果和稳定性
增强学习的应用拓展
在无人驾驶、机器人导航等领域取得突破
解决复杂任务中的决策和控制问题