【斯坦福博士论文】具有学习约束的深度表示,239页pdf

2022 年 9 月 13 日 专知


学习从高维数据中提取与任务相关的特征是机器学习的一个重要挑战 。机器学习最近的成功在很大程度上归因于深度神经网络的进步,它将数据转换为一种新的表示,适合下游机器学习算法。因此,深度神经网络将任务相关特征的提取视为一个表征学习问题,通过端到端训练与感兴趣的任务共同解决。
本文对表示学习的过程进行了更深入的研究,认为通常可以通过对学习到的表示施加额外的约束来补充现有的训练信号 。这些约束使我们能够在表示空间中注入先验已知的可取特征,从而有利于下游的任务。在这篇论文中,我们将考虑各种任务的例子,然后展示如何利用关于任务的见解,以一种有益的方式约束表征。这些见解是特定于任务的,利用任务的特定特征来确定对潜在空间的适当约束(例如,施加平滑性,施加信息优先级方案,或捕获一个特定的解释因素的兴趣,等等)。我们的演示广泛地涵盖了跨领域对齐、控制和生成建模的任务类别——从而展示了在表示学习期间设计和施加特定于任务的约束的普遍有效性。


专知便捷查看

便捷下载,请关注专知公众号(点击上方蓝色专知关注)

  • 后台回复“D239” 就可以获取【斯坦福博士论文】具有学习约束的深度表示,239页pdf》专知下载链接

                       
专知,专业可信的人工智能知识分发 ,让认知协作更快更好!欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai,获取100000+AI(AI与军事、医药、公安等)主题干货知识资料!
欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群,获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询
点击“ 阅读原文 ”,了解使用 专知 ,查看获取100000+AI主题知识资料
登录查看更多
0

相关内容

【牛津大学博士论文】持续学习的高效机器学习,213页pdf
专知会员服务
81+阅读 · 2022年10月19日
【牛津大学博士论文】自监督学习视频理解,143页pdf
专知会员服务
39+阅读 · 2022年10月11日
【伯克利博士论文】学习跨领域的可迁移表示
专知会员服务
45+阅读 · 2022年8月17日
【CMU博士论文】多视图上下文理解的知识增强表示学习
专知会员服务
34+阅读 · 2022年8月11日
【ETH博士论文】贝叶斯深度学习,241页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2022年1月16日
【斯坦福大学博士论文】自监督场景表示学习, 97页pdf
专知会员服务
92+阅读 · 2020年6月19日
【ETH博士论文】贝叶斯深度学习,241页pdf
专知
9+阅读 · 2022年1月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年11月20日
Arxiv
14+阅读 · 2020年9月1日
VIP会员
相关VIP内容
【牛津大学博士论文】持续学习的高效机器学习,213页pdf
专知会员服务
81+阅读 · 2022年10月19日
【牛津大学博士论文】自监督学习视频理解,143页pdf
专知会员服务
39+阅读 · 2022年10月11日
【伯克利博士论文】学习跨领域的可迁移表示
专知会员服务
45+阅读 · 2022年8月17日
【CMU博士论文】多视图上下文理解的知识增强表示学习
专知会员服务
34+阅读 · 2022年8月11日
【ETH博士论文】贝叶斯深度学习,241页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2022年1月16日
【斯坦福大学博士论文】自监督场景表示学习, 97页pdf
专知会员服务
92+阅读 · 2020年6月19日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员