WEB学习路线2019完整版(附视频教程+网盘下载地址).适合初学者的最新WEB前端学习路线汇总! 在当下来说web前端开发工程师可谓是高福利.高薪水的职业了.所以现在学习web前端开发的技术人员也是日益增多了,但是在学习web前端开发中盲目的去学习而没有一个完整的思路和学习路线也是不行的. 那么想学好web前端,该从哪里入手学习呢?零基础学习web前端学习路线图从哪里可以找到呢?在此为大家整理完整的适合零基础学员的web前端学习路线分享给大家: 1.HTML5介绍 内容包括:(互联网发展趋势.…
mnist数据集是由深度学习大神 LeCun等人制作完成的数据集,mnist数据集也常认为是深度学习的“ Hello World!”. 官网:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ mnist数据集由6万张训练数据和1万张测试数据组成. ​ 官网提供下载,但由于是国外的服务器,下载速度很慢.这里提供百度网盘下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/17KUWe8JdQBHsAg3B4m5SNg 提取码:wyxn…
Learning WCF Download Example Code 第一个压缩文件LearningWCF.zip是VS2005创建的项目,不要下载这个. 建议下载VS2008版的,以及Media…
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…
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…
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…
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…
1. 前言 多任务学习(Multi-task learning)是和单任务学习(single-task learning)相对的一种机器学习方法.在机器学习领域,标准的算法理论是一次学习一个任务,也就是系统的输出为实数的情况.复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题,然后分别对每个子问题进行学习,最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型.多任务学习是一种联合学习,多个任务并行学习,结果相互影响. 拿大家经常使用的school data做个简单的对比,school data是用来预测…