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的信息和知識(shí)。在零樣本學(xué)習(xí)中，機(jī)器可以通過對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)的分析和融合來獲取更多的信息，從而提高對(duì)新類別進(jìn)行識(shí)別和分類的能力。 生成式模型 生成式模型可以通過生成新的樣本數(shù)據(jù)來幫助機(jī)器進(jìn)行學(xué)習(xí)。在零樣本學(xué)習(xí)中，機(jī)器可以利用生成式模型來生成新的樣本數(shù)據(jù)，從而彌補(bǔ)樣本不足的問題。例如，在
這使得智能體很難從有限的樣本中快速學(xué)習(xí)到有效的策略。為了達(dá)到較好的性能，傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)常常需要數(shù)以百萬甚至億計(jì)的樣本，這在實(shí)際應(yīng)用中是巨大的阻礙，高昂的成本和漫長的訓(xùn)練時(shí)間限制了其廣泛應(yīng)用。 GRPO：突破樣本效率瓶頸的利刃 GRPO作為一種創(chuàng)新的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，從多個(gè)維度對(duì)傳統(tǒng)方法
3.2 TensorFlowTensorFlow是被工業(yè)界和學(xué)術(shù)界使用最廣泛的深度學(xué)習(xí)框架之一。我們以解決經(jīng)典的手寫數(shù)字識(shí)別的問題為例，介紹TensorFlow的基本使用方法，代碼路徑為：https://github.com/duoergun0729/adversarial_ex
雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)傳輸至人工智能神經(jīng)網(wǎng)中進(jìn)行分析和處理過程的系統(tǒng)。TensorFlow可被用于語音識(shí)別或圖像識(shí)別等多項(xiàng)機(jī)器深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，基于2011年開發(fā)的深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)架構(gòu)DistBelief進(jìn)行了全面改進(jìn)，它可在小到一部智能手機(jī)、大到數(shù)千臺(tái)數(shù)據(jù)中心服務(wù)器的各種設(shè)備上運(yùn)行。TensorFlow支持多種安裝方式。1
k 的AI研究團(tuán)隊(duì)發(fā)布的一個(gè)基于Python的科學(xué)計(jì)算包，旨在服務(wù)兩類場(chǎng)合：替代Numpy發(fā)揮GPU潛能。一個(gè)提供了高度靈活性和效率的深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)性平臺(tái)。PyTorch的安裝方式很有特色，登錄PyTorch的主頁https://pytorch.org/。如圖2-13 所示，根據(jù)你
練算法。這種方法與傳統(tǒng)的集中式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)有顯著不同，傳統(tǒng)的集中式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將所有的本地?cái)?shù)據(jù)集上傳到一個(gè)服務(wù)器上，而更經(jīng)典的分散式方法則通常假設(shè)本地?cái)?shù)據(jù)樣本都是相同分布的。聯(lián)邦學(xué)習(xí)使多個(gè)參與者能夠在不共享數(shù)據(jù)的情況下建立一個(gè)共同的、強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，從而可以解決數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)
列表示學(xué)習(xí)，我們展示了用各種度量學(xué)習(xí)損失訓(xùn)練的 TAP 以更快的推理速度實(shí)現(xiàn)了具有競爭力的性能。對(duì)于小樣本動(dòng)作分類，我們將 TAP 作為基于度量學(xué)習(xí)的episode訓(xùn)練范式中的距離度量。這種簡單的策略取得了與最先進(jìn)的小樣本動(dòng)作識(shí)別方法接近的結(jié)果。https://openreview
3.4 PyTorchPyTorch是torch的Python版本，是由Facebook開源的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架。PyTorch雖然是深度學(xué)習(xí)框架中的后起之秀，但是發(fā)展極其迅猛。PyTorch提供了NumPy風(fēng)格的Tensor操作，熟悉NumPy操作的用戶非常容易上手。我們以解決經(jīng)典的
模型的學(xué)習(xí)難度ii 增加“被房主拒絕”作為負(fù)樣本，增強(qiáng)了正負(fù)樣本在“匹配用戶興趣愛好”上的相似性，加大了模型的學(xué)習(xí)難度 模型挖掘 EBR與百度Mobius的做法極其相似，都是用上一版本的召回模型篩選出"沒那么相似"的<user,doc>對(duì)，作為額外負(fù)樣本，訓(xùn)練
深度學(xué)習(xí)模型被證明存在脆弱性并容易遭到對(duì)抗樣本的攻擊,但目前對(duì)于對(duì)抗樣本的研究主要集中在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng) 域而忽略了自然語言處理模型的安全問題.針對(duì)自然語言處理領(lǐng)域同樣面臨對(duì)抗樣本的風(fēng)險(xiǎn),在闡明對(duì)抗樣本相關(guān)概念的基 礎(chǔ)上,文中首先對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理模型的復(fù)雜結(jié)構(gòu)、難以探知的
練算法。這種方法與傳統(tǒng)的集中式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)有顯著不同，傳統(tǒng)的集中式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將所有的本地?cái)?shù)據(jù)集上傳到一個(gè)服務(wù)器上，而更經(jīng)典的分散式方法則通常假設(shè)本地?cái)?shù)據(jù)樣本都是相同分布的。聯(lián)邦學(xué)習(xí)使多個(gè)參與者能夠在不共享數(shù)據(jù)的情況下建立一個(gè)共同的、強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，從而可以解決數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)
以使用訓(xùn)練樣本集中的一個(gè)實(shí)例【例如：通過樣本集合，我們訓(xùn)練出一個(gè)模型實(shí)例，得出 年輕，數(shù)學(xué)成績中高等，談吐優(yōu)雅，我們認(rèn)為是優(yōu)秀】非監(jiān)督學(xué)習(xí)（unsupervised learing）在機(jī)器學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)的問題是，在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中，試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。因?yàn)樘峁┙o學(xué)習(xí)者的實(shí)例是未
機(jī)器學(xué)習(xí)常見的分類有3種：監(jiān)督學(xué)習(xí)：利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)，使其達(dá)到所要求性能的過程，也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見的有回歸和分類。非監(jiān)督學(xué)習(xí)：在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中，試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見的有聚類。強(qiáng)化學(xué)習(xí)：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)（強(qiáng)化信號(hào)）函數(shù)值最大。
?? 工作與學(xué)習(xí)雙參考：不僅適合系統(tǒng)化學(xué)習(xí)，更可作為日常開發(fā)中的查閱手冊(cè) ?? 模塊化知識(shí)結(jié)構(gòu)：按知識(shí)點(diǎn)分章節(jié)，便于快速定位和復(fù)習(xí) ?? 長期可用的技術(shù)積累：不止一次學(xué)習(xí)，而是能伴隨工作與項(xiàng)目長期參考 ??????全教程總章節(jié) ??????本篇主要內(nèi)容 集成學(xué)習(xí)進(jìn)階 學(xué)習(xí)目標(biāo) 知道xgboost算法原理
以下文章來源于GiantPandaCV ，作者劉慶龍一、正負(fù)樣本的概念目前，許多人在看相關(guān)目標(biāo)檢測(cè)的論文時(shí)，常常誤以為正樣本就是我們手動(dòng)標(biāo)注的GT（ground truth），這個(gè)理解是錯(cuò)誤的，正確的理解是這樣的： 首先，正樣本是想要檢測(cè)的目標(biāo)，比如檢測(cè)人臉時(shí)，人臉是正樣本，非人臉則是負(fù)樣本，比如旁邊的窗戶、紅綠燈
依賴關(guān)系，可以并行生成。Bagging使用自助采樣法，即對(duì)于m個(gè)樣本的原始訓(xùn)練集，我們每次先隨機(jī)采集一個(gè)樣本放入采樣集，接著把該樣本放回，也就是說下次采樣時(shí)該樣本仍有可能被采集到，這樣采集m次，最終可以得到m個(gè)樣本的采樣集。由于是隨機(jī)采樣，每次的采樣集不同于原始訓(xùn)練集和其他采樣集
2.11 本章小結(jié)本章介紹了搭建對(duì)抗樣本工具箱的過程，包括如何安裝Anaconda，設(shè)置APT更新源、Python更新源，以及如何安裝Jupyter notebook和常見的深度學(xué)習(xí)框架。最后還介紹了主流的對(duì)抗樣本框架以及如何在云環(huán)境使用GPU服務(wù)器。
對(duì)域前置的對(duì)抗技術(shù)，可以參見筆者blog中的另一篇關(guān)于對(duì)于樣本分析的文章 0x04 思考： 這里筆者想借助這個(gè)樣本的分析，表達(dá)對(duì)于幾個(gè)問題的思考 一、制作樣本和樣本分析的對(duì)抗 1、從樣本制作的角度（攻擊者）: 想要對(duì)抗樣本分析，很多時(shí)候是有一個(gè)短板效應(yīng)的；好比這樣一個(gè)問題：制造樣本的時(shí)候，是否可以為了對(duì)抗分析
好久沒寫文章了，簡單寫篇樣本分析的文章記錄下前幾天分析的一個(gè)樣本，這個(gè)樣本還是比較經(jīng)典的，做了些反分析的手段，也使用了一些比較流行免殺對(duì)抗技術(shù)，能夠免殺一些殺軟；這篇文章我們主要看這個(gè)loader怎么做的，以及如何正常分析這樣的樣本和快速拿到c2；同時(shí)也分享一些奇奇怪怪的知識(shí)：如何提取樣本特征做威脅狩獵以及對(duì)樣本對(duì)抗的一些思考和想法；
新樣本后怎么添加自動(dòng)學(xué)習(xí)的模型中？
