摘要:人工智能在数据密集型应用中取得了成功,但它缺乏从有限的示例中学习的能力.为了解决这一问题,提出了少镜头学习(FSL).利用先验知识,可以快速地从有限监督经验的新任务中归纳出来.为了全面了解FSL,我们进行了一项调查研究.我们首先要澄清对FSL的正式定义.进而得出不可靠经验风险最小化是FSL的核心问题.基于如何利用先验知识来处理核心问题,我们将不同的FSL方法分为三类:数据利用先验知识来增加监督经验,模型利用先验知识来约束假设空间,算法利用先验知识改变对假设空间中最优假设参数的搜索.在这种统…

目录 原文链接:小样本学习与智能前沿 01 Transforming Samples from Dtrain 02 Transforming Samples from a Weakly Labeled or Unlabeled Data Set 03 Transforming Samples from Similar Data Sets Discussion and Summary 原文链接:小样本学习与智能前沿 上一篇:A Survey on Few-Shot Learning | Intro…

目录 原文链接: 小样本学习与智能前沿 01 Multitask Learning 01.1 Parameter Sharing 01.2 Parameter Tying. 02 Embedding Learning 02.1 Task-Specific Embedding Model. 02.2 Task-Invariant Embedding Model. 02.3 Hybrid Embedding Model. 03 Learning with External Memory 03.1 R…

2017 年是机器学习领域最有成效.最具创意的一年.现在已经有很多博文以及官方报道总结了学界和业界的重大突破.本文略有不同,Alex Honchar在Medium发文,从研究者的角度分享机器学习明年发展的走向. 本文的预测基于 2012 年以来我关注的学术界和科技巨头实验室的研究思路演变.我所选择的领域,从我的观点来看,都多多少少尚处于发展的初级阶段,但是已经为研究做足了准备,且在 2018 年可能获得良好的结果,并在 2019-2020 年能投入实际应用.请阅读吧! 开放科研 来自其他学科的学…

Time: 2019年10月27日 Author:Veagau 在看讲Repitle的论文[On First-Order Meta-Learning Algorithm]时,实验环节对N-Way K-Shot分类问题的SetUp进行的描述引起了我的二度思考,以前对这个问题的理解感觉没摸透,以此为契机,重新思考得出了一种理解. 所谓N-Way K-Shot 分类问题就是指用少量样本构建分类任务的.主要应用于少样本学习(Few-Shot Learning)领域,样本数据不足的情况,后来逐渐延伸到元学…

2021年11月的 Microsoft Ignite , 微软带来了全新的 Azure OpenAI Service,通过新的 Azure 认知服务能够访问 OpenAI 强大的 GPT-3 模型 . 虽然微软还没有正式开放 Open AI Service , 但 GitHub 和 OpenAI 已经推出了基于 GPT-3 的新模型 Codex 的工具 - Copilot ,通过它可以帮助软件开发人员更高效地编写代码.我相信不少小伙伴都已经开始在 Visual Studio Code / Vis…

目录 01 Introduction Bridging this gap between AI and humans is an important direction. FSL can also help relieve the burden of collecting large-scale supervised data. Driven by the academic goal for AI to approach humans and the industrial demand for…

作者:snsn1984 在LLVM源码的目录下,有一个目录叫做examples,这个目录下边有几个LLVM的例子,初学者一般不会太关注这些例子,但是这些例子确实是精华中的精华,在LLVM的学习过程中不可避免的要对这些例子所涉及内容要精通.所以希望大家一定要对这些例子重视起来,它们都是经典中的经典.从我个人而言,从这些例子中学到了很多,文档说了很多都没能让人明白的东西,在这里,一个简单的例子就讲的很清楚了.         首先,要想执行这些例子,可以在cmake的时候加上参数 -DLLVM_BU…

Active Learning Two Faces of Active Learning, Dasgupta, 2011 Active Learning Literature Survey, Settles, 2010 Applications A Survey of Emerging Approaches to Spam Filtering, Caruana, 2012 Ambient Intelligence: A Survey, Sadri, 2011 A Survey of Online…

该笔记基于:Multimodal Machine Learning:A Survey and Taxonomy 该论文是一篇对多模态机器学习领域的总结和分类,且发表于2017年,算是相当新的综述了.老师在课上推荐阅读,我花了三天大体看了一边,其中有很多实际的方法或者技术对我来说是全新的领域,也是未来学习的方向,但是对这个领域和其想解决的问题有了大致的了解.记录如下: 关键名词解释: Modality:A particular mode in which something exists or i…