【摘要】 在上一篇文章中我们给大家介绍了关于机器学习的新技术的一部分，具体就是深度学习和强化学习，这两种新兴的机器学习技术给我们带来了不

在上一篇文章中我们给大家介绍了关于机器学习的新技术的一部分，具体就是深度学习和强化学习，这两种新兴的机器学习技术给我们带来了不一样的效果，在这篇文章中我们给大家介绍一下新型机器学习技术的剩余部分的内容，大家快快学起来吧。

首先我们说一下迁移学习，其实迁移学习的目的是把为其他任务训练好的模型迁移到新的学习任务中，帮助新任务解决训练样本不足等技术挑战。之所以可以这样做，是因为很多学习任务之间存在相关性，因此从一个任务中总结出来的知识可以对解决另外一个任务有所帮助。迁移学习目前是机器学习的研究热点之一，还有很大的发展空间。

然后我们说一下对抗学习，其实在传统的深度生成模型存在一个潜在问题，那句是由于最大化概率似然，模型更倾向于生成偏极端的数据，影响生成的效果。对抗学习利用对抗性行为来加强模型的稳定性，提高数据生成的效果。在最近的几年里，利用对抗学习思想进行无监督学习的生成对抗网络被成功应用到图像、语音、文本等领域，成为了无监督学习的重要技术之一。现在对抗学习是被大家十分关注的学习方式。

而对偶学习是一种新的学习范式，其基本思想是利用机器学习任务之间的对偶属性获得更有效的反馈/正则化，引导、加强学习过程，因此降低深度学习对大规模人工标注数据的依赖。对偶学习的思想已经被应用到机器学习很多问题里，包括机器翻译、图像风格转换、问题回答和生成、图像分类和生成、文本分类和生成、图像转文本和文本转图像等等。

下面我们说一下分布式学习，其实分布式技术是机器学习技术的加速器，能够显著提高机器学习的训练效率、进一步增大其应用范围。当分布式思维遇到机器学习，不应只局限在对串行算法进行多机并行以及底层实现方面的技术，我们更应该基于对机器学习的完整理解，将分布式和机器学习更加紧密地结合在一起。

最后我们给大家说一下元学习，元学习是这几年来机器学习领域的一个新的研究热点。那么什么是元学习呢？元学习就是学会如何学习，重点是对学习本身的理解和适应，而不仅仅是完成某个特定的学习任务。也就是说，一个元学习器需要能够评估自己的学习方法，并根据特定的学习任务对自己的学习方法进行调整。

在这篇文章中我们给大家介绍了关于新型机器学习的剩余一部分的内容，通过对这些知识的了解相信大家能够懂得机器学习的相关知识，希望这篇文章能够更好的帮助大家理解机器学习。