Învățare prin transfer

De la Wikipedia, enciclopedia liberă
Jump to navigation Jump to search

Învățarea prin transfer[1] (în engleză transfer learning) este un domeniu de cercetare în învățarea automată, care are ca scop studierea transferului de cunoștințe de la unul sau mai multe obiective-sursă către unul sau mai multe obiective-țintă. Această metodă fi interpretată drept capacitatea unui sistem de a recunoaște și aplica cunoștințe și abilități învățate pe parcursul obiectivelor trecute pentru învățarea de obiective sau domenii noi, față de care există unele asemănări.

Definiție[modificare | modificare sursă]

Definiția învățării prin transfer este formulată în termeni de domeniu și obiectiv. Domeniul este format din: un spațiu de atribute și o distribuție de probabilitate , unde . Dat fiind un domeniu specific, , un obiectiv este format din două componente: un spațiu de clase și o funcție predictivă (definită ca ), care este învățată din setul de date de antrenament format din perechi , unde și . Funcția poate fi utilizată pentru a prezice clasa corespunzătoare, , a unei noi observații [2].

Dat fiind un domeniu și un obiectiv sursă, un domeniu și un obiectiv țintă, învățarea prin transfer încearcă să îmbunătățească învățarea funcției predictive țintă în folosind cunoștințele acumulate din și , unde sau .[2]

Note și referințe[modificare | modificare sursă]

  1. ^ Sinno Jialin Pan; Qiang Yang (octobre 2010). „A Survey on Transfer Learning” (PDF). IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (în engleză). 22 (10): 1345–1359. doi:10.1109/TKDE.2009.191. ISSN 1041-4347.  Verificați datele pentru: |date= (ajutor).
  2. ^ a b Lin, Yuan-Pin; Jung, Tzyy-Ping (). „Improving EEG-Based Emotion Classification Using Conditional Transfer Learning”. Frontiers in Human Neuroscience. 11. doi:10.3389/fnhum.2017.00334. PMC 5486154Accesibil gratuit.  CC-BY icon.svg Material was copied from this source, which is available under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.