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极低资源语言通用神经机器翻译
本文介绍了一种针对数据有限的语言的新的通用机器翻译方法，利用迁移学习的方法，在多源语言之间共享词汇和句子级别的表示，从而帮助低资源的语言利用高资源语言的词汇和句子表示，在罗马尼亚语 - 英语 WMT2016 上，我们的方法在 6k 的平行语
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6 years ago
为迁移学习学习更通用的表示
本文提出两种方法，并基于多元化训练问题提出了一种统一框架来改善普适性，同时提出了新的评估普适性的指标，并运用转移学习方案，在 10 个问题上验证了其效果与价值。
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7 years ago
NIPS
使用隐含参数马尔可夫决策过程进行患者变异的迁移学习
通过更新 HiP-MDP 框架并将其扩展到针对艾滋病治疗的个人化医学策略的更健壮的开发，解决由于生理变异而导致的患者对同一治疗方法产生不同的但相关的反应的问题。
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8 years ago
NIPS
参数迁移学习的学习界限
本文研究使用参数转移方法进行转移学习问题，介绍了基于参数特征映射的局部稳定性和参数转移可学习性，并推导了参数转移算法的学习界限。作为参数转移学习的应用，讨论了自学习中稀疏编码的性能，并提供了自学习的第一个理论学习界限。
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8 years ago
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