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…

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 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…

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…

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/aAHbybdbs_GtY8OyU6h5WA 专题 | 深度强化学习综述:从AlphaGo背后的力量到学习资源分享(附论文) 原创 2017-01-28 Yuxi Li 机器之心 选自arXiv 作者:Yuxi Li 编译:Xavier Massa.侯韵楚.吴攀   摘要 本论文将概述最近在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)方面喜人的进展.本文将从深度学习及强化学习的背景知识开始,包括了对实验平台的…

最新java学习路线:带阶段性java视频教程版本 第一阶段:Java基础 学习目标: 掌握基本语法.面向对象.常用类.正则.集合.Io流.多线程.Nio.网络编程.JDK新特性.函数式编程 知识点细化: 1. DOS命令,JAVA发展简史,JAVA体系,JAVA的特性2. 安装jdk, 配置环境变量,安装编译工具,第一个HelloWorld3. 文档注释,单行注释,多行注释4. 二进制,进制转换5. 标识符,命名规则,命名习惯,关键字,保留字6. 八种基本数据类型,常量,变量,运算符,表达式7…

1. ACE学习综述 1.1. ACE项目的优点 可以跨平台使用,基本上可以实现一次编写,多平台运行. ACE本身不仅仅是一个简单的网络框架,对于网络框架涉及到的进程管理.线程管理等系统本身相关的内容也进行了统一的封装,甚至消息队列和内存管理等也都有统一封装. 代码的质量还是比较高,能经得起长时间运行的考验. 代码经过层层封装和模板通用性封装,仍然能够保持较高的性能. 1.2. ACE项目的缺点 ACE的前身是 <Unix网络编程>,该书页数达上千页,包括了各种网络开发的细节.移植扩展和网络开…

随着AI的发展,Python的薪资也在逐年增加,但是很多初学者会盲目乱学,连正确的学习路线都不清楚,踩很多坑,为此经过我多年开发经验以及对目前行业发展形式总结出一套最新python学习路线,帮助大家正确的学习python[总共9段]第一段:python语言基础:(带你熟悉pythonp语言的特性,学会使用python开发环境,使用python开发一些简单的案例)(1)Python3入门,数据类型,字符串(2)判断/循环语句,函数,(3)类与对象,继承,多态(4)tkinter界面编程(5)文件与…

One-shot learning Zero-shot learning Multi-shot learning Sparse Fine-grained Fine-tune 背景:CVPR 2018收录了4篇关于小样本学习的论文,而到了CVPR 2019,这一数量激增到了近20篇 那么什么是小样本学习呢? 在机器学习里面,训练时你有很多的样本可供训练,而如果测试集和你的训练集不一样,那么这时候称为支持集support data.在测试时,你会面对新的类别(通常为 5 类),其中每个类别仅有极少量…

原文链接 小样本学习与智能前沿 . 在这个公众号后台回复'CRR-FMM',即可获得电子资源. 1 Introduction In this short communication, we present a concise review of recent representative meta- learning methods for few-shot image classification. We re- fer to such methods as few-shot meta-lea…