摘要:我们提出了一种不依赖模型的元学习算法,它与任何梯度下降训练的模型兼容,适用于各种不同的学习问题,包括分类.回归和强化学习.元学习的目标是在各种学习任务上训练一个模型,这样它只需要少量的训练样本就可以解决新的学习任务.在我们的方法中,模型的参数被显式地训练,使得少量的梯度步骤和少量的来自新任务的训练数据能够在该任务上产生良好的泛化性能.实际上,我们的方法训练模型易于微调.结果表明,该方法在两个few shot图像分类基准上都取得了最新的性能,在少镜头回归上取得了良好的效果,并加速了基于神经网…
深度学习课程笔记(十七)Meta-learning (Model Agnostic Meta Learning) 2018-08-09 12:21:33 The video tutorial can be found from: Model Agnostic Meta Learning Related Videos: My talk for Model Agnostic Meta Learning with domain adaptation Paper: https://arxiv.org/p…
Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks ICML 2017 Paper:https://arxiv.org/pdf/1703.03400.pdf Code for the regression and supervised experiments:https://github.com/cbfinn/maml Code for the RL experiments:https://github.com/cb…
In recent years, there’s been a resurgence in the field of Artificial Intelligence. It’s spread beyond the academic world with major players like Google, Microsoft, and Facebook creating their own research teams and making some impressive acquisition…
Meta Learning/ Learning to Learn/ One Shot Learning/ Lifelong Learning 2018-08-03 19:16:56 本文转自:https://github.com/floodsung/Meta-Learning-Papers 1 Legacy Papers [1] Nicolas Schweighofer and Kenji Doya. Meta-learning in reinforcement learning. Neural…
Learning to Learn Chelsea Finn    Jul 18, 2017 A key aspect of intelligence is versatility – the capability of doing many different things. Current AI systems excel at mastering a single skill, such as Go, Jeopardy, or even helicopter aerobatics. But…
The Rise of Meta Learning 2019-10-18 06:48:37 This blog is from: https://towardsdatascience.com/the-rise-of-meta-learning-9c61ffac8564 Connor Shorten Follow Oct 16 · 9 min read   https://openai.com/blog/solving-rubiks-cube/ Meta-Learning describes th…
Visual Question Answering as a Meta Learning Task ECCV 2018 2018-09-13 19:58:08 Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Damien_Teney_Visual_Question_Answering_ECCV_2018_paper.pdf 1. Introduction: 本文提出一种新的 VQA 思路,将 meta-learning 结…
目录 元学习(Meta-learning) 元学习被用在了哪些地方? Few-Shot Learning(小样本学习) 最近的元学习方法如何工作 Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) 元学习(Meta-learning) 智能的一个关键方面是多功能性--做许多不同事情的能力.当前的AI系统可以做到精通于某一项技能,但是,如果我们要求AI系统执行各种看似简单的问题(用同一个模型去解决不同问题),它将会变得十分困难.相反,人类可以明智地利用以往经验并采取行动以适应各…
MetaPruning 2019-ICCV-MetaPruning Meta Learning for Automatic Neural Network Channel Pruning Zechun Liu (HKUST).Xiangyu Zhang (MEGVII).Jian Sun(MEGVII) GitHub:251 stars Citation:20 Motivation A typical pruning approach contains three stages: training…
原文链接:Meta Learning单排小教学 虽然Meta Learning现在已经非常火了,但是还有很多小伙伴对于Meta Learning不是特别理解.考虑到我的这个AI游乐场将充斥着Meta Learning的分析解读及各种原创思考,所以今天Flood就和大家做一个Meta Learning小教学,希望能够用最简短,最通俗的语言来让大家明白Meta Learning的概念,Meta Learning的几种研究方法,以及Meta Learning未来的发展,带大家上分!相信这个Meta L…
Deep Meta Learning for Real-Time Visual Tracking based on Target-Specific Feature Space  2018-01-04  15:58:15  写在前面:为什么要看这个paper?这篇 paper 貌似是第一个将 meta-learning 应用到 visual tracking 领域的,取得了速度和精度较好的平衡. Introduction: 我们知道,tracking 中比较重要的就是 target object…
MetaPruning: Meta Learning for Automatic Neural Network Channel Pruning 2019-08-11 19:48:17 Paper: https://arxiv.org/pdf/1903.10258.pdf Code: https://github.com/liuzechun/MetaPruning 1. Background and Motivation:…
ON THE EVOLUTION OF MACHINE LEARNING: FROM LINEAR MODELS TO NEURAL NETWORKS We recently interviewed Reza Zadeh (@Reza_Zadeh). Reza is a Consulting Professor in the Institute for Computational and Mathematical Engineering at Stanford University and a…
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) 2017, Fort Lauderdale, Florida, USA. JMLR: W&CP volume 54. Copyright 2017 by the author(s). Abstract 现代移动设备可以访问大量适合模型学…
论文信息 论文标题:Representation Learning on Graphs with Jumping Knowledge Networks论文作者:Keyulu Xu, Chengtao Li, Yonglong Tian, Tomohiro Sonobe, Ken-ichi Kawarabayashi, Stefanie Jegelka论文来源:2018,ICML论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 最近,图表示学习提出了基于 "邻域聚…
头脑一热,坐几十个小时的硬座北上去天津大学去听了门4天的深度学习课程,课程预先的计划内容见:http://cs.tju.edu.cn/web/courseIntro.html.上课老师为微软研究院的大牛——邓力,群(qq群介绍见:Deep learning高质量交流群)里面有人戏称邓力(拼音简称DL)老师是天生注定能够在DL(Deep learning)领域有所成就的,它的个人主页见:http://research.microsoft.com/en-us/people/deng/.这次我花费这么…
前言 1.理论知识:UFLDL教程.Deep learning:十六(deep networks) 2.实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 3.实验内容:Exercise: Implement deep networks for digit classification.利用深度网络完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别.即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作为训练数据集,然后把它输入到栈式自编码器中,它的第一层自编码器…
Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.3 http://blog.csdn.net/sunbow0 第二章Deep Belief Network (深度信念网络) 实例 3.1 測试数据 依照上例数据,或者新建图片识别数据. 3.2 DBN实例 (读取固定样本:来源于经典优化算法測试函数Sphere Model)***********// //2 读取样本数据 Logger.getRootLogger.setLe…
Building your Deep Neural Network: Step by Step Welcome to your third programming exercise of the deep learning specialization. You will implement all the building blocks of a neural network and use these building blocks in the next assignment to bui…
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Contents: ABSTRACT 1. Introduction 2. Biological background 2.1. Spiking neuron models 2.2. Synaptic plasticity 2.2.1. Unsupervised learning 2.2.2. Supervised learning 2.2.3. Reinforcement learning 2.2.4. Delay learning…
B. McMahan, E. Moore, D. Ramage, S. Hampson, and B. A. y Arcas, "Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data," in Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Apr. 2017…
前面记到了深度网络这一章.当时觉得练习应该挺简单的,用不了多少时间,结果训练时间真够长的...途中debug的时候还手贱的clear了一下,又得从头开始运行.不过最终还是调试成功了,sigh~ 前一篇博文讲了深度网络的一些基本知识,这次讲义中的练习还是针对MNIST手写库,主要步骤是训练两个自编码器,然后进行softmax回归,最后再整体进行一次微调. 训练自编码器以及softmax回归都是利用前面已经写好的代码.微调部分的代码其实就是一次反向传播. 以下就是代码: 主程序部分: stacked…
Orthogonal Least Squares Learning Algorithm for Radial Basis Function Networks S. Chen, C. F. N. Cowan, and P. M. Grant…
Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.1 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib Deep Learning工具箱,是依据现有深度学习教程<UFLDL教程>中的算法.在SparkMLlib中的实现.详细Spark MLlib Deep Learning(深度学习)文件夹结构: 第一章Neural Net(NN) .源代码 .源代码解析 .实例 第二章Deep Belie…
Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.2 http://blog.csdn.net/sunbow0 第二章Deep Belief Network (深度信念网络) 基础及源代码解析 2.1 Deep Belief Network深度信念网络基础知识 )综合基础知识參照: http://tieba.baidu.com/p/2895759455   http://wenku.baidu.com/link?url=E8…
翻译: How to do Deep Learning on Graphs with Graph Convolutional Networks 什么是图卷积网络 图卷积网络是一个在图上进行操作的神经网络.给定一个图\(G=(E,V)\) ,一个GCN的输入包括: 一个输入特征矩阵X,其维度是\(N\times F^0\) ,其中N是节点的数目,\(F^0\)是每个节点输入特征的数目 一个\(N \times N\)的对于图结构的表示的矩阵,例如G的邻接矩阵A GCN的一个隐藏层可以写成\(H^i…
原论文出处:https://www.nature.com/articles/nature14539 by Yann LeCun, Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton Nature volume521, pages436–444 (28 May 2015) 译者:这篇论文性质为深度学习的综述,原本只是想做做笔记,但找到的翻译都不怎么通顺.既然要啃原文献,索性就做个翻译,尽力准确通畅.转载使用请注明本文出处,当然实在不注明我也并没有什么办法. 论文中大量使用貌似作者默认术…
Fauce:Fast and Accurate Deep Ensembles with Uncertainty for Cardinality Estimation 论文解读(VLDB 2021) 本篇博客是对Fauce:Fast and Accurate Deep Ensembles with Uncertainty for Cardinality Estimation 论文的解读.原文链接为p1950-liu.pdf (vldb.org) 本文设计一种基于集成深度神经网络的基于查询的选择度估…
当abstract=True时,这个model就变成了abstrct base class,那这个基类有什么特性呢? 当某一model中设置了abstract=True时,就会使该model中的字段都不会产生对应的表,而是可以作为基类加入到其他model中 那有什么用呢? 有时多个model有些相同的字段,这样很浪费时间,而且重复本身也不利于代码简洁.好该abstract来了 看官例: from django.db import models class CommonInfo(models.Mo…