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内容大纲
本书邀请MLA 2021-2022的部分专家以综述的形式介绍机器学习领域的研究进展,内容涉及监督学习、深度学习、因果学习、迁移学习、表示学习、演化学习的基本理论和方法,同时介绍了机器学习在计算机视觉、自然语言处理、并行计算中的应用。
本书可供计算机、自动化及相关专业的高等院校和科研院所师生及相关工程技术人员阅读参考。 -
作者介绍
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目录
“生成一切”背后的数学原理
1 传统图像处理方法
2 图像生成算法
3 3D曲面生成算法
4 未来展望
参考文献
高维样本协方差矩阵的谱性质及其应用简介
1 引言
2 高维框架下传统方法失效的例子
3 大维样本协方差矩阵的极限谱分布
4 大维样本协方差矩阵的应用
5 总结和展望
参考文献
多目标演化学习:理论与算法进展
1 引言
2 理论分析工具——调换分析
3 理论透视
4 多目标演化学习算法
5 总结与展望
参考文献
自监督学习的若干研究进展
1 引言
2 相关工作
3 基于对比学习与自编码学习的自监督学习算法
4 总结与展望
参考文献
因果性学习
1 引言
2 基于先验因果结构的因果性学习方法及其应用
3 基于因果发现的因果性学习方法及其应用
4 小结
参考文献
先排序后微调:预训练模型库利用的新范式
1 引言
2 相关工作
3 对预训练模型进行排序
4 LogME算法的理论分析
5 预训练模型微调
6 实验
7 结论
附录
A 符号对照表
B 定理1证明
C 定理2证明
D 推论1证明
E 推论2证明
F 数据集描述
G 图表的原始结果
H 提示学习完整结果
I 收敛性分析完整图表
参考文献
迁移学习
1 引言
2 相关工作
3 概述
4 基于数据的解释
5 基于模型的解释
6 应用
7 实验
8 结论和未来方向
参考文献
基于表示学习的机器学习模型复用
1 引言
2 模型复用背景
3 模型复用方法
4 复用模型方法
5 总结与展望
参考文献
并行算法组自动学习研究简介
1 引言
2 相关工作
3 并行算法组自动学习
4 总结
参考文献
ChatGPT的演进历程与未来发展趋势
1 引言
2 相关工作
3 ChatGPT概览
4 ChatGPT的关键技术与解决的关键科学问题
5 ChatGPT对自然语言处理的影响
6 总结和展望
参考文献
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