​前两天参加完GMIS_2017全球智能机器峰会,听了很多学术界和工业界的大牛们的精彩分享,后期也会整理视频和PPT,放上来和大家分享。

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目前,机器学习技术最新发展的趋势是什么?借用第四范式首席科学家杨强老师观点,机器学习的发展趋势:

昨天:深度学习技术(大量数据,丰富特征和高准确率)

今天:强化学习(大量数据,反馈信号和策略选择)

明天:迁移学习技术(少量数据,学习方法和个性化/冷启动问题)

可以发现,一个最明显的变化是:少量数据。不论是迁移学习(Transfer Learning)或者是生成对抗学习(GAN),我们关注它最重要的原因之一:使用少量数据去学习。借用Yoshua Bengio和GAN之父Ian GoodFellow最新著作《Deep Learning》中的观点来说,迁移学习和生成对抗学习都是属于表示学习(Representation Learning)的方法。生成对抗学习GAN属于Generative Model中的一种,另外一种是VAE(variational Auto Encoder)。

最近一直在整理VAE、GAN和Transfer Learning的相关内容,但发现牵涉到近似推理(Approximate inference)的很多知识没有理清楚,所以一直在整理。近似推理的方法分为非变分近似(Non-variational approximate)的方法和变分近似(Variational Inference)的方法。非变分的方法包括(MAP)和马尔科夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法,变分的方法是变分推理

Variational inference。

对于这方面内容有疑惑或者是想系统化学习下的朋友,推荐看一下机器学习和深度学习领域,权威且基础的教程《PRML_模式识别与机器学习》,后期回陆续整理相关内容跟大家分享。

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