清华大学大数据研究中心机器学习研究部长期致力于迁移学习研究。近日，该课题部开源了一个基于 PyTorch 实现的高效简洁迁移学习算法库：Transfer-Learn。使用该库，可以轻松开发新算法，或使用现有算法。
Trans-Learn是基于PyTorch实现的一个高效、简洁的迁移学习算法库，目前发布了第一个子库——深度域自适应算法库（DALIB），支持的算法包括：
在线“看片”时，我们经常会遇到这些事情：视频画面突然卡住进入缓冲状态或者视频画面突然变得模糊而不忍直视。这些事情的背后很可能是网络环境突然变差了导致下载速度很慢，也可能是码率调整算法没有对当前环境做出合理的决策导致。 事实上，如何感知网络环境的变化并作出合理的码率调整并非易事。目前很多视频播放的客户端都提供了几种码率档位（标清、高清、超清、蓝光等）供用户自主选择，在网络环境好时用户可以自主切到高码率档位，网络环境差时切到低码率档位。 当然，有些主流的视频播放客户端也提供了自适应（自动）这个选项，比如Y
事实上，如何感知网络环境的变化并作出合理的码率调整并非易事。目前很多视频播放的客户端都提供了几种码率档位（标清、高清、超清、蓝光等）供用户自主选择，在网络环境好时用户可以自主切到高码率档位，网络环境差时切到低码率档位。
本文简要介绍了基于强化学习的码率自适应算法，在实践预研验证和分析的基础上，将该AI算法模型应用于实际项目。
由于训练时间短，越来越多人使用自适应梯度方法来训练他们的模型，例如Adam它已经成为许多深度学习框架的默认的优化算法。尽管训练结果优越，但Adam和其他自适应优化方法与随机梯度下降(SGD)相比，有时的效果并不好。这些方法在训练数据上表现良好，但在测试数据却差很多。
TLDR： 我们将意图解耦的思想与自动化的对比学习相结合，通过学习包含全局信号的解耦意图特征和自适应的图掩码增强模块，来提供有效的自监督信号，以提高推荐算法的性能。
Generalizing to the Open World Deep Visual Odometry with Online Adaptation
1.方法设计 传统的BP算法改进主要有两类： – 启发式算法：如附加动量法，自适应算法 – 数值优化法：如共轭梯度法、牛顿迭代法、Levenberg-Marquardt算法
2018 年 12 月 21 日，ICLR 2019 论文接收结果揭晓。据统计，ICLR 2019 共收到 1591 篇论文投稿，相比去年的 996 篇增长了 60%。ICLR 2019 共接收论文 500 篇，其中 oral 论文 24 篇、poster 论文 476 篇。
人工智能的发展也给脑机接口技术带来了很广阔的空间，目前限制脑机接口技术的走出实验室的主要原因是脑电信号的因人而异性，在线脑机接口的信号传输率，准确率等。下面对目前在脑机接口领域运用的特征提取算法和模式分类算法作简要的总结：
在海量数据集上训练大型深度神经网络，是非常具有挑战性的。最近，有许多研究均使用大batch随机优化方法来解决此问题。在该研究领域中，目前最杰出的算法是LARS，它通过采用分层自适应学习率，可以在几分钟内在ImageNet上训练ResNet。但是，对于像BERT这样的注意力模型，LARS的表现很差，这说明它的性能提升在不同任务之间并不一致。在本文中，作者首先研究了一种有原则性的分层适应策略，这样就可以使用大的mini-batch来加速深度神经网络的训练。
论文链接：http://proceedings.mlr.press/v80/wang18k.html
中国自动化学会围绕「深度与宽度强化学习」这一主题，在中科院自动化所成功举办第 5 期智能自动化学科前沿讲习班。
深度卷积神经网络通常采用随机梯度下降类型的优化算法进行模型训练和参数求解。经过近几年深度学习的发展，也出现了一系列有效的网络训练优化新算法。在实际工程中，Pytorch 和 Keras 等框架几乎都已经封装好了最新的优化器算法，我们只需根据自身需要选择合适的优化器即可。但是理解一些典型的一阶优化算法还是很有必要的，本文将简单介绍这些算法的定义。
深度检测模型在受控环境下非常强大，但在不可见的领域应用时却显得脆弱和失败。 所有改进该问题的自适应方法都是在训练时获取大量的目标样本，这种策略不适用于目标未知和数据无法提前获得的情况。 例如，考虑监控来自社交媒体的图像源的任务:由于每一张图像都是由不同的用户上传的，它属于不同的目标领域，这在训练期间是不可能预见到的。 我们的工作解决了这一设置，提出了一个目标检测算法，能够执行无监督适应跨领域，只使用一个目标样本，在测试时间。 我们引入了一个多任务体系结构，它通过迭代地解决一个自我监督的任务，一次性适应任何传入的样本。 我们进一步利用元学习模拟单样本跨域学习集，更好地匹配测试条件。 此外，交叉任务的伪标记程序允许聚焦于图像前景，增强了自适应过程。 对最新的跨域检测方法的全面基准分析和详细的消融研究显示了我们的方法的优势。
1 梯度下降法（Gradient Descent）1.1 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）1.2 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）1.3 mini-batch 梯度下降法（Mini-Batch Gradient Descent）1.4 存在的问题2 梯度下降优化算法2.1 Momentun动量梯度下降法2.2 Nesterov accelerated gradient（NAG）2.3 自适应学习率算法（Adagrad）2.4 均方根传递算法（Root Mean Square prop，RMSprop）2.5 自适应增量算法（Adadelta）2.6 适应性矩估计算法（Adam）
借用古代炼丹的一些名词，我们可以把训练模型中的数据比做炼丹药材，模型比做炼丹炉，火候比做优化器。那么我们知道，同样的药材同样的炼丹炉，但是火候不一样的话，炼出来的丹药千差万别，同样的对于深度学习中训练模型而言，有时候模型性能不好，也许不是数据或者模型本身的原因，而是优化器的原因。由此可见优化器对于深度学习来说是多么重要了，那么今天小编就带大家了解一些常见的优化器。
元学习容易受到对抗攻击吗？这篇论文在小样本（few-shot）分类的问题下，对元学习中的对抗攻击进行了初步的研究。一系列实验结果表明，本文所提出的攻击策略可以轻松破解元学习器，即元学习是容易受到攻击的。
图像由像素组成，每个像素都有一种颜色，包括黑色和白色。色调映射是一种数字图像处理技术，用于修改像素的色调值。换句话说，色调映射包括调整具有高动态范围的图像的色调值，以便可以在数字显示器上查看。它会缩小动态范围，同时尝试保留原始图像的外观。因此，色调映射应用于 HDR 图像，以揭示其完整细节并赋予其动态扭曲和逼真的外观。
在上一篇文章中，我们谈到机器学习“学习”的是“规则”。进一步而言，机器学习需要一套评判机制来测量相应机器学习算法的性能。这套评判机制需要将当前输出与期望输出的“差异”做为反馈信号来调整算法。这个调整的过程就是所谓的“学习”。这种“学习”其实并不陌生。在数字信号处理中，有一类滤波器称为自适应滤波器（Adaptive Filter），它能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理，如下图所示。输入信号x(n)通过参数可调数字滤波器后产生输出信号（或响应）y(n)，将其与参考信号（或称期望响应）d(n)进行对比，形成误差信号e(n)，并以此通过某种自适应算法对滤波器参数进行调整，最终使e(n)的均方值最小。常常将这种输入统计特性未知，调整自身的参数到最佳的过程称为“学习过程”。将输入信号统计特性变化时，调整自身的参数到最佳的过程称为“跟踪过程”，因此，自适应滤波器具有学习和跟踪的性能。
新智元专栏 【新智元导读】人工智能和机器学习第一次让我们真正有可能规模化地实现“因材施教”。AI+教育不仅能彻底改变辅导教育，颠覆6800亿的K-12校外辅导市场，还有可能彻底改变教育市场格局及教
论文标题: Adaptively Weighted Multi-task Deep Network for Person Attribute Classification
深度学习算法的本质是优化，实现的途径就是通过调整参数，使得损失尽可能的小。优化器就是实现优化的手段，它沿着损失函数导数的反方向调整参数，使得损失函数取值尽可能的小，从而达到优化的目的。
此部分学习内容适合工业工程，管理科学与工程，信息管理，物流管理，系统工程等相关专业的2021级（大一）本科生。只需要有C++，Java编程基础即可，不需要任何数学基础，也不需要运筹学基础，推文由简到难递进，适合自学！大一可以把这些文章掌握，你就真正入门决策优化算法这个领域了。 在朋友圈转发此推文，并且集齐20个赞，可被邀请加入数据魔术师2021级本科学习交流群，会有高年级本科生，硕士生、博士生和老师在群里提供指导和讨论。入群方式见文末！ 干货 | 用模拟退火(SA, Simulated
本文介绍的是 IJCAI-2020论文《pbSGD: Powered Stochastic Gradient Descent Methods for Accelerated Non-Convex Optimization》，该论文由华中科技大学、滑铁卢大学和加州大学伯克利分校合作完成。
一篇出自比利时天主教鲁汶大学的研究发表在了ICML 2019识别和理解深度学习现象Workshop上。
梯度下降是一种寻找函数极小值的优化方法，在深度学习模型中常常用来在反向传播过程中更新神经网络的权值。
领域自适应是迁移学习重点研究的课题之一。以往，基于域不变表征的领域自适应方法由于对域偏移（domain shift）不敏感、能为目标任务获取丰富信息受到了极大关注。然而，在 ICML 2019 上，来自卡内基梅隆大学的研究人员指出，当标签分布不同时，对源任务的过度训练确实会对目标域的泛化起到负作用，并且用严谨的数学证明和丰富的实验说明了：为了提升领域自适应算法的性能，我们不仅需要对齐源域和目标域的数据分布、最小化源域中的误差，还应该对齐源域和目标域的标注函数。
据思科统计数据，互联网视频流在网络带宽中占有很大份额，到2022年将增长到消费互联网流量的82%以上。视频服务已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
本文讲的回声（Echo）是指语音通信时产生的回声，即打电话时自己讲的话又从对方传回来被自己听到。回声在固话和手机上都有，小时还可以忍受，大时严重影响沟通交流，它是影响语音质量的重要因素之一。可能有的朋友要问了，为什么我打电话时没有听见自己的回声，那是因为市面上的成熟产品回声都被消除掉了。
接下来，定义一个名为EnvironmentProcessor的类，用于处理收集到的数据，识别环境中的对象：
本文来自 爱奇艺 技术产品中心 资深工程师 王亚楠在LiveVideoStackCon 2018热身分享，并由LiveVideoStack整理而成。在分享中，王亚楠分别介绍了自动码率调节的实现过程
在当前人工智能的如火如荼在各行各业得到广泛应用，尤其是人工智能也因此从各个方面影响当前人们的衣食住行等日常生活。这背后的原因都是因为如CNN、RNN、LSTM和GAN等各种深度神经网络的强大性能，在各个应用场景中解决了各种难题。
本文介绍了一种适应性跟踪方法，可以在不降低准确性的情况下提高深度跟踪器的速度。该方法通过使用廉价（cheap）特征处理简单帧，使用昂贵（expensive）的深度特征处理复杂帧，从而显著降低了前向传递成本。作者使用强化学习方法训练了一个代理来决定何时使用哪种特征，同时还展示了学习所有深度层可以实现接近实时的平均跟踪速度。该方法在近50%的时间内提供了100倍的加速，表明了适应性方法的优势。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说petct脑代谢显像_pet图像分析方法有哪几种,希望能够帮助大家进步!!!
作者｜Juliuszh，https://zhuanlan.zhihu.com/juliuszh，仅作交流学习分享，如有侵权联系删除，谢谢
但是鱼和熊掌不可兼得。Adam、RMSProp这些算法虽然收敛速度很快，当往往会掉入局部最优解的“陷阱”；原始的SGD方法虽然能收敛到更好的结果，但是训练速度太慢。
Hello大家好，本期将和大家一起分享和讨论一下深度学习中的一个基础组件：Optimizer，也就是优化器。这是一个在炼丹过程中容易被忽视，但其实又非常重要的组件。接下来几分钟里，让我们重温优化器的发展和应用，希望对大家有所帮助。本期是机器学习基础三篇中的第二篇，希望大家多多支持~
优化算法框架 优化算法的框架如下所示： $$ w_{t+1} = w_t - \eta_t \ \eta_t = \cfrac{\alpha}{\sqrt{V_t}} \cdot m_t $$ 其中，$w_i$为i时刻的权值，$\eta_i$为i时刻的优化量；$\alpha$为学习率，$m_t$为一阶动量，$V_t$为二阶动量。一阶动量和二阶动量都与梯度有关，如下所示： $$ m_t = M_1(g_1,g_2,...,g_t) \ V_t = M_2(g_1,g_2,...,g_t) \
AI 科技评论消息，11月15日-16日，“全球AI+智适应教育峰会”在北京嘉里中心大酒店盛大开幕，峰会由雷锋网联合乂学教育松鼠AI，以及IEEE（美国电气电子工程师学会）教育工程和自适应教育标准工作组共同举办，汇聚国内外顶尖阵容。
随着科技的发展，未来教育正迎来巨大的变革，其中自适应学习和机器辅助教学是引领未来教育的重要趋势。本项目旨在借助机器学习技术，构建自适应学习系统，同时探索机器辅助教学在不同学科和年龄段的应用。
Yolov8是一种经典的目标检测算法，而Lion优化器则是近年来新兴的优化算法之一。本文将介绍Lion优化器与Yolov8目标检测算法的结合应用，以及它们对目标检测任务的性能提升。
论文研读-多目标自适应memetic算法 Adaptive Memetic Computing for Evolutionary Multiobjective Optimization 此篇文章为 V. A. Shim, K. C. Tan and H. Tang, "Adaptive Memetic Computing for Evolutionary Multiobjective Optimization," in IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 45
学习率（Learning Rate）是机器学习和深度学习中一个至关重要的概念，它直接影响模型训练的效率和最终性能。简而言之，学习率控制着模型参数在训练过程中的更新幅度。一个合适的学习率能够在确保模型收敛的同时，提高训练效率。然而，学习率的选择并非易事；过高或过低的学习率都可能导致模型性能下降或者训练不稳定。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G YOLOv2和YOLOv3是典型的基于深度学习的目标检测算法，它们使用统计自适应指数回归模型设计了网络的最后一层来预测目标的尺寸大小。 长按扫描二维码关注我们 一、简要 今天分享的是研究者提出了基于统计自适应线性回归的目标尺寸预测方法。YOLOv2和YOLOv3是典型的基于深度学习的对象检测算法，它们使用统计自适应指数回归模型设计了网络的最后一层来预测对象的尺寸大小。 然而，由于指数函数的性质，指数回归模型可以将损失函数的导数传播到网络中的所有参数中。研究
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