原文地址: baijiahao.baidu.com/s?id=1600509777750939986&wfr=spider&for=pc 机器之心 18-05-15   14:26 --------------------------------------------------------------------------------------------- 上周,DeepMind在 Nature 发表论文,用 AI 复现大脑的导航功能. 今天,DeepMind 在 Nature

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

目录 论文信息: Finn C, Abbeel P, Levine S. Model-agnostic meta-learning for fast adaptation of deep networks[C]//Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning-Volume 70. JMLR. org, 2017: 1126-1135. 一.摘要 元学习的目标是在各种学习任务上训练一个模型,这样它就可以使用

126 篇殿堂级深度学习论文分类整理 从入门到应用 | 干货 雷锋网 作者: 三川 2017-03-02 18:40:00 查看源网址 阅读数:66 如果你有非常大的决心从事深度学习,又不想在这一行打酱油,那么研读大牛论文将是不可避免的一步.而作为新人,你的第一个问题或许是:“论文那么多,从哪一篇读起?” 本文将试图解决这个问题——文章标题本来是:“从入门到绝望,无止境的深度学习论文”.请诸位备好道具,开启头悬梁锥刺股的学霸姿势. 开个玩笑. 但对非科班出身的开发者而言,读论文的确可以成为一件很

文章来源:https://blog.csdn.net/u013058162/article/details/80470426 3D Deep Leaky Noisy-or Network 论文阅读 原文:Evaluate the Malignancy of Pulmonary Nodules Using the 3D Deep Leaky Noisy-or Network 博文参考:Doublle Tree的博客中Evaluate the Malignancy of Pulmonary Nodu

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

目录 论文信息 Nichol A , Achiam J , Schulman J . On First-Order Meta-Learning Algorithms[J]. 2018. 一.摘要 本文主要考虑元学习问题,即存在一个任务分布(a distribution of tasks),从这个分布中抽取许多任务来训练元学习模型(或代理),使其在处理从这个分布中抽取的以前从未遇到过的任务时能更快的学习(即表现得更好). 本文通过分析一系列仅在元学习更新(meta-learning update)

论文标题:MobileNets:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Appliications 论文作者:Andrew G.Howard  Menglong Zhu  Bo Chen ..... 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf (https://arxiv.org/abs/1704.04861) 代码地址: TensorFlow官方 github-Tensorflo

实时实例分割的Deep Snake:CVPR2020论文点评 Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2001.01629.pdf 摘要 本文提出了一种基于轮廓的深度snake方法用于实例的实时分割.与最近一些直接从图像中回归物体边界点坐标的方法不同,deep snake使用神经网络迭代地将初始轮廓变形到物体边界,这一方法用基于学习的方法实现了snake算法的经典思想.对于轮廓的结构化特征

我们大部分人是如何查询和搜集深度学习相关论文的?绝大多数情况是根据关键字在谷歌.百度搜索.想寻找相关论文的复现代码又会去 GitHub 上搜索关键词.浪费了很多时间不说,论文.代码通常也不够完整.怎么办?今天给大家介绍一个非常牛逼的网站,叫做:Papers with Code.有了它,你再不需要从别的地方寻找论文和代码了!可以及时地追踪 CV.NLP 等热门领域的最新进展. Papers with Code 的网址是: https://paperswithcode.com/sota 这个项目叫做

feature study within neural network 在regression问题中,根据房子的size, #bedrooms原始特征可能演算出family size(可住家庭大小), zip code可能演算出walkable(可休闲去处),富人比例和zip code也可能决定了学区质量,这些个可住家庭大小,可休闲性,学区质量实际上对于房价预测有着至关重要的影响,但是他们都无法直接从原始数据输入获取,而是进过hidden layer学习抽象得出的特征. loss functio

学界 | 华为诺亚方舟实验室提出新型元学习法 Meta-SGD ,在回归与分类任务中表现超群 机器之心发表于机器之心订阅 499 广告关闭 11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 选自arXiv 机器之心编译 参与:Smith 从小数据中进行学习和调整的能力对于智能化来说是至关重要的,然而,我们现有的深度学习方面的成功则需要高度依赖大量标注数据.最近,华为公司诺亚方舟实验室的几名研究员提出了一种新型优化器 Meta-SGD,它非常易于训练,而且比其它元学习方法

论文标题:Support Vector Method for Novelty Detection 论文作者:Bernhard Scholkopf, Robert Williamson, Alex Smola ..... 论文地址:http://papers.nips.cc/paper/1723-support-vector-method-for-novelty-detection.pdf 声明:小编翻译论文仅为学习,如有侵权请联系小编删除博文,谢谢! 小编是一个机器学习初学者,打算认真学习论文,

知识点 mAP:detection quality. Abstract 本文提出一种基于快速区域的卷积网络方法(快速R-CNN)用于对象检测. 快速R-CNN采用多项创新技术来提高训练和测试速度,同时提高检测精度. 采用VGG16的网络:VGG: 16 layers of 3x3 convolution interleaved with max pooling + 3 fully-connected layers Introduction 物体检测相对于图像分类是更复杂的,应为需要物体准确的位置

Goals for the lecture: Introduction & overview of the key methods and developments. [Good starting point for you to start reading and understanding papers!] 原文链接: 目录 Probabilistic Graphical Models | Elements of Meta-Learning 01 Intro to Meta-Learning

1.难点-如何实现高效的通信 我们考虑下列的多任务优化问题: \[ \underset{\textbf{W}}{\min} \sum_{t=1}^{T} [\frac{1}{m_t}\sum_{i=1}^{m_t}L(y_{ti}, \langle \bm{w}_t, \bm{x}_{ti} \rangle)]+\lambda \text{pen}(\textbf{W}) \tag{1} \] 这里\(\text{pen}(\mathbf{W})\)是一个用于增强group sparse的正则项

论文标题:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 标题翻译:用于视觉识别的深度卷积神经网络中的空间金字塔池 论文作者:Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf SPP的GitHub地址:https://github.com/yueruc

来自:CVPR 2014   作者:Yi Sun ,Xiaogang Wang,Xiaoao Tang 题目:Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes 主要内容:通过深度学习来进行图像高级特征表示(DeepID),进而进行人脸的分类. 长处:在人脸验证上面做,能够非常好的扩展到其它的应用,而且夸数据库有效性:在数据库中的类别越多时,其泛化能力越强,特征比較少,不像其它特征好几K甚至上M,好的泛化能力+只是拟合

这篇文章将深度学习算法应用于机械故障诊断,采用了“小波包分解+深度残差网络(ResNet)”的思路,将机械振动信号按照故障类型进行分类. 文章的核心创新点:复杂旋转机械系统的振动信号包含着很多不同频率的冲击和振荡成分,而且不同频带内的振动成分在故障诊断中的重要程度经常是不同的,因此可以按照如下步骤设计深度神经网络,实现对不同频带信息自适应加权的功能. 第一步:对振动信号进行离散小波包分解,构建小波包系数矩阵,作为深度学习算法的输入. 第二步:作者设计了一种动态加权层(dynamic weight

http://blog.sciencenet.cn/blog-517721-852551.html 学习笔记:深度学习是机器学习的突破 2006-2007年,加拿大多伦多大学教授.机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在<科学>以及在Neural computation 和 NIPS上发表了4篇文章,这些文章有两个主要观点: 1)多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类: 2

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