| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
Transfer learning (TL) is a research probl … Transfer learning (TL) is a research problem in machine learning (ML) that focuses on storing knowledge gained while solving one problem and applying it to a different but related problem. For example, knowledge gained while learning to recognize cars could apply when trying to recognize trucks. This area of research bears some relation to the long history of psychological literature on transfer of learning, although practical ties between the two fields are limited. From the practical standpoint, reusing or transferring information from previously learned tasks for the learning of new tasks has the potential to significantly improve the sample efficiency of a reinforcement learning agent.iciency of a reinforcement learning agent.
, L'apprentissage par transfert (transfer le … L'apprentissage par transfert (transfer learning en anglais) est l'un des champs de recherche de l'apprentissage automatique qui vise à transférer des connaissances d'une ou plusieurs tâches sources vers une ou plusieurs tâches cibles. Il peut être vu comme la capacité d’un système à reconnaître et appliquer des connaissances et des compétences, apprises à partir de tâches antérieures, sur de nouvelles tâches ou domaines partageant des similitudes.es ou domaines partageant des similitudes.
, 転移学習（てんいがくしゅう、英: transfer learning）は、ある問題を … 転移学習（てんいがくしゅう、英: transfer learning）は、ある問題を解決する際に得た知識を蓄積し、関連する別の問題にそれを適用することに焦点を当てた機械学習の研究領域である。たとえば、乗用車を認識するために得た知識は、トラックを認識するためにも応用できるかもしれない。この研究領域は、に関する長い歴史を持つ心理学の文献と何かの関係をもつが、2つの分野の実用的な結びつきは限定的である。実用的な面では、過去に学習した仕事の情報を新たな仕事の学習のために再利用または転送することで、強化学習手段のサンプル効率を大幅に改善することができる可能性がある。転送することで、強化学習手段のサンプル効率を大幅に改善することができる可能性がある。
, Передава́льне навча́ння (ПН, англ. transfe … Передава́льне навча́ння (ПН, англ. transfer learning, TL) — це дослідницька задача в машинному навчанні (МН), зосереджена на зберіганні знань, отриманих під час розв'язання однієї задачі, та застосуванні їх до іншої, але пов'язаної задачі. Наприклад, знання, отримані під час навчання розпізнаванню легкових автомобілів, може бути застосовано при намаганні розпізнавати вантажівки. Цей напрямок досліджень має певне відношення до тривалої історії психологічної літератури з передавання навчання, хоча практичні зв'язки між цими двома напрямами є обмеженими. З практичної точки зору, повторне використання або передавання інформації з раніше навчених задач для навчання нових задач має потенціал значно покращувати ефективність вибірки агента навчання з підкріпленням.ь вибірки агента навчання з підкріпленням.
, 迁移学习 是属于机器学习的一种研究领域。它专注于存储已有问题的解决模型，并将其利用在其他不同但相关问题上。 比如说，用来辨识汽车的知识（或者是模型）也可以被用来提升识别卡车的能力。计算机领域的迁移学习和心理学常常提到的学习迁移在概念上有一定关系，但是两个领域在学术上的关系非常有限。
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
3920550
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
15935
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1112813964
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/Zero-shot_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Bayesian_networks +
, http://dbpedia.org/resource/Machine_Learning_%28journal%29 +
, http://dbpedia.org/resource/E-mail_filtering +
, http://dbpedia.org/resource/Multi-task_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Multitask_optimization +
, http://dbpedia.org/resource/General_game_playing +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Machine_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Markov_logic_network +
, http://dbpedia.org/resource/Crossover_%28genetic_algorithm%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Occupancy +
, http://dbpedia.org/resource/Domain_adaptation +
, http://dbpedia.org/resource/Document_classification +
, http://dbpedia.org/resource/Electroencephalographic +
, http://dbpedia.org/resource/Artificial_neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/Machine_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Supervised_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Reinforcement_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Computer_vision +
, http://dbpedia.org/resource/Cognitive_science +
, http://dbpedia.org/resource/Andrew_Ng +
, http://dbpedia.org/resource/Convolutional_neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/Transfer_of_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Electromyographic +
, http://dbpedia.org/resource/Feature_space +
, http://dbpedia.org/resource/Gesture_recognition +
, http://dbpedia.org/resource/Sebastian_Thrun +
, http://dbpedia.org/resource/Marginal_probability_distribution +
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:Reflist +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Undue_weight_section +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Cite_book +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Short_description +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Sfn +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Google_books +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Machine_learning +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Transfer_learning?oldid=1112813964&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Transfer_learning +
|
| owl:sameAs |
http://zh.dbpedia.org/resource/%E8%BF%81%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E4%B9%A0 +
, http://dbpedia.org/resource/Transfer_learning +
, https://global.dbpedia.org/id/4nJ12 +
, http://fr.dbpedia.org/resource/Apprentissage_par_transfert +
, http://ja.dbpedia.org/resource/%E8%BB%A2%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E7%BF%92 +
, http://ro.dbpedia.org/resource/%C3%8Env%C4%83%C8%9Bare_prin_transfer +
, http://uk.dbpedia.org/resource/%D0%9F%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B0%D0%B2%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B5_%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D1%87%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8F +
, http://www.wikidata.org/entity/Q6027324 +
|
| rdfs:comment |
迁移学习 是属于机器学习的一种研究领域。它专注于存储已有问题的解决模型，并将其利用在其他不同但相关问题上。 比如说，用来辨识汽车的知识（或者是模型）也可以被用来提升识别卡车的能力。计算机领域的迁移学习和心理学常常提到的学习迁移在概念上有一定关系，但是两个领域在学术上的关系非常有限。
, L'apprentissage par transfert (transfer le … L'apprentissage par transfert (transfer learning en anglais) est l'un des champs de recherche de l'apprentissage automatique qui vise à transférer des connaissances d'une ou plusieurs tâches sources vers une ou plusieurs tâches cibles. Il peut être vu comme la capacité d’un système à reconnaître et appliquer des connaissances et des compétences, apprises à partir de tâches antérieures, sur de nouvelles tâches ou domaines partageant des similitudes.es ou domaines partageant des similitudes.
, 転移学習（てんいがくしゅう、英: transfer learning）は、ある問題を … 転移学習（てんいがくしゅう、英: transfer learning）は、ある問題を解決する際に得た知識を蓄積し、関連する別の問題にそれを適用することに焦点を当てた機械学習の研究領域である。たとえば、乗用車を認識するために得た知識は、トラックを認識するためにも応用できるかもしれない。この研究領域は、に関する長い歴史を持つ心理学の文献と何かの関係をもつが、2つの分野の実用的な結びつきは限定的である。実用的な面では、過去に学習した仕事の情報を新たな仕事の学習のために再利用または転送することで、強化学習手段のサンプル効率を大幅に改善することができる可能性がある。転送することで、強化学習手段のサンプル効率を大幅に改善することができる可能性がある。
, Передава́льне навча́ння (ПН, англ. transfe … Передава́льне навча́ння (ПН, англ. transfer learning, TL) — це дослідницька задача в машинному навчанні (МН), зосереджена на зберіганні знань, отриманих під час розв'язання однієї задачі, та застосуванні їх до іншої, але пов'язаної задачі. Наприклад, знання, отримані під час навчання розпізнаванню легкових автомобілів, може бути застосовано при намаганні розпізнавати вантажівки. Цей напрямок досліджень має певне відношення до тривалої історії психологічної літератури з передавання навчання, хоча практичні зв'язки між цими двома напрямами є обмеженими. З практичної точки зору, повторне використання або передавання інформації з раніше навчених задач для навчання нових задач має потенціал значно покращувати ефективність вибірки агента навчання з підкріпленням.ь вибірки агента навчання з підкріпленням.
, Transfer learning (TL) is a research probl … Transfer learning (TL) is a research problem in machine learning (ML) that focuses on storing knowledge gained while solving one problem and applying it to a different but related problem. For example, knowledge gained while learning to recognize cars could apply when trying to recognize trucks. This area of research bears some relation to the long history of psychological literature on transfer of learning, although practical ties between the two fields are limited. From the practical standpoint, reusing or transferring information from previously learned tasks for the learning of new tasks has the potential to significantly improve the sample efficiency of a reinforcement learning agent.iciency of a reinforcement learning agent.
|
| rdfs:label |
Apprentissage par transfert
, 迁移学习
, Передавальне навчання
, 転移学習
, Transfer learning
|
