1. Introduction In this work, inspired by metric learning based on deep neural features and memory augment neural networks, authors propose matching networks that map a small labelled support set and an unlabelled example to its label. Then they defi…

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…

Multi-attention Network for One Shot Learning 2018-05-15 22:35:50  本文的贡献点在于: 1. 表明类别标签信息对 one shot learning 可以提供帮助,并且设计一种方法来挖掘该信息: 2. 提出一种 attention network 来产生 attention maps  for creating the image representation of an exemplar image in novel class…

在machine learning领域,更多的数据往往强于更优秀的算法,然而现实中的情况是一般人无法获取大量的已标注数据,这时候可以通过无监督方法获取大量的未标注数据,自学习( self-taught learning)与无监督特征学习(unsupervised feature learning)就是这种算法.虽然同等条件下有标注数据蕴含的信息多于无标注数据,但是若能获取大量的无标注数据并且计算机能够加以利用,计算机往往可以取得比较良好的结果. 通过自学习与无监督特征学习,可以得到大量的无标注数…

I. 背景介绍 1. 学习曲线(Learning Curve) 我们都知道在手工调试模型的参数的时候,我们并不会每次都等到模型迭代完后再修改超参数,而是待模型训练了一定的epoch次数后,通过观察学习曲线(learning curve, lc) 来判断是否有必要继续训练下去.那什么是学习曲线呢?主要分为两类: 1.模型性能是训练时间或者迭代次数的函数:performance=f(time) 或 performance=f(epoch).这个也就是我们常用到的方法,即横轴记录训练时间(或迭代次数)…

在machine learning领域,更多的数据往往强于更优秀的算法,然而现实中的情况是一般人无法获取大量的已标注数据,这时候可以通过无监督方法获取大量的未标注数据,自学习( self-taught learning)与无监督特征学习(unsupervised feature learning)就是这种算法.虽然同等条件下有标注数据蕴含的信息多于无标注数据,但是若能获取大量的无标注数据并且计算机能够加以利用,计算机往往可以取得比较良好的结果. 通过自学习与无监督特征学习,可以得到大量的无标注数…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/41846072 https://zhuanlan.zhihu.com/p/38418698 https://zhuanlan.zhihu.com/p/41854739…

深度强化学习的18个关键问题 from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/32153603 85 人赞了该文章 深度强化学习的问题在哪里?未来怎么走?哪些方面可以突破? 这两天我阅读了两篇篇猛文A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning 和 Deep Reinforcement Learning: An Overview ,作者排山倒海的引用了200多篇文献,阐述强化学习未来的方向.原文归纳出深度强化学习中的常见科学问题,…

Where can I start with Deep Learning? By Rotek Song, Deep Reinforcement Learning/Robotics/Computer Vision/iOS | 03/01/2017   If you are a newcomer to the Deep Learning area, the first question you may have is “Which paper should I start reading from?…

Few-Shot/One-Shot Learning指的是小样本学习,目的是克服机器学习中训练模型需要海量数据的问题,期望通过少量数据即可获得足够的知识. Matching Networks for One Shot Learning 论文将普通神经网络学习慢的问题归结为模型是由参数组成的,模型通过样本的训练转化为参数上的改进是一个特别"昂贵"的过程,因此需要大量样本.作者由此提到不涉及参数的模型(non-parametric model),例如kNN等模型(这里我将这两个的区别理解为…