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Recent Advances on Transfer Learning and Related Topics Ver.2
3. Table of contents i 1. Introduction 2. Foundations of Transfer Learning 3. Paradigm Shift in Transfer Learning via Deep Learning 4. Related Fields of Transfer Learning 5. Topics in Transfer Learning 6. Theory of Transfer Learning (Instance Transfer) K. Matsui (RIKEN AIP) Transfer Learning Survey 2 / 180
Exploring Transfer Learning with T5: the Text-To-Text Transfer Transformer
Philosophy We strive to create an environment conducive to many different types of research across many different time scales and levels of risk. Learn more about our Philosophy Learn more
【Vol.4】はじめよう！エッジAI～NVIDIA® Transfer Learning Toolkit～ - KUMICO
COLUMN 【Vol.4】はじめよう！エッジAI～NVIDIA® Transfer Learning Toolkit～ # AI # エッジAI # エッジコンピューティング # はじめよう！エッジAIシリーズ 2020-06-10 FSI Embedded 「はじめよう！エッジAI」ではエッジAIの必要性、エッジAIを取り巻く環境、さらに画像処理系エッジAIを始めるために必要な環境の解説やご紹介をしていきます。 ★そもそも「エッジAIってなに？」という方にはこちらのコラムをおすすめします。 Vol.1は以下です。 ※【Vol.1】はじめよう！エッジAI～エッジである必要性と最適な環境構築～ Vol.2は以下です。 ※【Vol.2】はじめよう！エッジAI～NVIDIA® 開発者キットのインストール～ Vol3は以下です。 ※【Vol.3】はじめよう！エッジAI～JetsonでNVIDIA
転移学習（TL：Transfer Learning）とFine Tuningの違いって？ - ts0818のブログ
xtech.nikkei.com 人工知能（AI）の能力が人間を上回る領域が、より高度かつ複雑な方向へ拡大を続けている。2019年10月末には英ディープマインド（DeepMind）のAIが米ブリザードエンターテインメント（Blizzard Entertainment）のオンライン戦略ゲーム「StarCraft II」の対戦で大きな成果を上げたことが、欧米で話題となった。囲碁よりもオンライン戦略ゲームで人間に勝つことの方が、現実世界でのAI活用を目指す上で重要とされているためだ。 グーグルのAIが「対戦ゲーム」で人間を倒した、囲碁での勝利より画期的な理由 | 日経クロステック（xTECH） ⇧ 地球外生命体が地球を侵略しに来るような事態が起こりえたとしても、AIが防衛してくれるっていうことですかね、夢広がりますね、どうもボクです。 ということで、「多層ニューラルネットワーク」とかが絡んでくる
BERT (Devlin, et al, 2018) is perhaps the most popular NLP approach to transfer learning. The implementation by Huggingface offers a lot of nice features and abstracts away details behind a beautiful API. PyTorch Lightning is a lightweight framework (really more like refactoring your PyTorch code) which allows anyone using PyTorch such as students, researchers and production teams, to scale deep l
Deep Transfer Learning for Search and Recommendation The WEB Conference 2020 Tutorial
Training data sparsity is a common problem for many real-world applications in Search and Recommendation domains. Even for applications with a lot of training data, in the cold-start scenario we usually do not get enough labeled data. Transfer Learning is a promising approach to address this problem by bridging the generalization gap from the related applications into the new one. With the increas
Machine learning models can be adapted to predict their own errors and therefore trust that unlabeled data points will later get the correct human labels and no longer be errors. This article goes into detail about Active Transfer Learning, the combination of Active Learning and Transfer Learning techniques that allow us to take advantage of this insight, excerpted from the most recently released
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Lit BERT: NLP Transfer Learning In 3 Steps
Active Transfer Learning with PyTorch
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