Matching Networks for One Shot Learning||论文阅读

最新推荐文章于 2021-08-14 17:36:06 发布
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分类专栏： paper reading 元学习 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41803874/article/details/90812474
本文精选了2017年至2019年间计算机视觉顶级会议中关于元学习及小样本学习领域的近200篇论文，涵盖AAAI、CVPR、ECCV等。重点分析了Matching Networks for One Shot Learning，一种基于注意力和记忆模型的k-way m-shot图像检索匹配网络。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

元学习论文总结||小样本学习论文总结

2017-2019年计算机视觉顶会文章收录 AAAI2017-2019 CVPR2017-2019 ECCV2018 ICCV2017-2019 ICLR2017-2019 NIPS2017-2019

 

精读：Matching Networks for One Shot Learning论文分析

https://blog.youkuaiyun.com/bryant_meng/article/details/80662322

https://blog.youkuaiyun.com/feitianlzk/article/details/79455317

https://www.cnblogs.com/huangxiao2015/p/5685293.html

http://www.360doc.com/content/18/0614/19/32196507_762448299.shtml

embedding函数(特征提取函数) 

提出了一种基于注意力和记忆模型的k-way m-shot图像检索匹配网络[28]。

 

源码：https://github.com/vieozhu/MatchingNetworks

近200篇小样本学习领域/元学习领域论文集

至 vieo.zhu@foxmail.com申请

Matching Networks for One Shot Learning （用于 One Shot Learning 的匹配网络）
CaoChengtai的博客
06-27 4685
目录1. 摘要2. 介绍3. 模型3.1 模型架构3.1.1 注意力机制内核3.1.2 完全上下文 embedding3.2 训练策略4. 其他6. 论文链接 1. 摘要 从少数几个样本中学习依然是机器学习 (Machine Learning, ML) 所面临的一个关键性挑战。尽管标准的有监督深度学习范式已经在视觉和语言等领域取得了重大的进展，但是它无法在根据很少的数据快速学习新概念的问题上提供一...
Matching Networks for One Shot Learning论文解读
migue_math
03-07 2931
这篇文章在元学习领域笔记重要，之前一直想读，这次正好有机会就把它给刷了。 本篇论文属于小样本学习领域，但是本篇论文中的Matching Networks常被用于与Meta-learning任务中的方法进行比较。这篇论文出自Google DeepMind团队，发表于2016年。 1 Motivation 人类可以可以通过非常少量的样本学习到一个新的概念，比如一个小孩子看完一张长颈鹿的照片之后就认识了...
论文笔记：Matching Networks for One Shot Learning
travalscx的博客
07-08 563
这篇文章写的还行：https://blog.youkuaiyun.com/hustqb/article/details/83861134
【One Shot】《Matching Networks for One Shot Learning》
bryant_meng
06-12 7040
  在目前的机器学习研究中，从少量的训练数据中进行学习还是一个非常大的挑战。例如在视觉、文本的处理上，传统的有监督的深度学习方法不能够从有限的数据中有效的学习新的概念。   本文受到利用深度神经网络来学习图像、文本特征的启发，通过拓展的外部信息加强记忆神经网络的效果，提出了一种针对one-shot学习的神经网络模型-Matching Net (MN).该模型可以将一个小的标注集合以及一个未标注的...
Matching Networks for One Shot Learning论文分析
热门推荐
hustqb的博客
11-08 1万+
Matching Networks for One Shot Learning Abstract 研究领域： One Shot Learning（小样本学习）从少量样本中快速学习，是传统监督学习和Deep Learning无法解决的问题，该研究领域被称为小样本学习。 创新： 以下两种方法结合： metric learning目前，小样本学习的主流方法 external memories以前小样本...
论文阅读《Matching Networks for One Shot Learning》
AmbitionalH的博客
08-14 746
提出了一种基于度量学习和利用外部记忆来增强网络的方法，用一些有标签的 support set 来推测无标签的 query，是一种小样本的图像分类的方法。 18年的文章，可以说是小样本学习领域的经典文章。文章自己认为的创新有两面，一个是在模型层面提出 Matching Net，第二个是遵循了一个简单的机器学习准测：训练与测试的数据分布必须相近（这也算创新？）。提出了在 ImageNet 上的一个 benchmark。 文章提到了几个激发他们灵感的网络，大都有神经注意力机制，可微分并且使用一个外部记忆来解决
论文研读 Matching Networks for One Shot Learning
05-03
《匹配网络：一次学习》是小样本学习领域的开创性研究，该论文由Oriol Vinyals等人在Google DeepMind发表。小样本学习是机器学习中的一个重要挑战，它旨在通过少量示例快速学习新概念。尽管深度学习在视觉、语言等...
Matching Networks for One Shot Learning论文
Dream_xd的博客
04-16 522
文章目录摘要引言模型模型架构Full Context EmbeddingsThe Fully Conditional Embedding fThe Fully Conditional Embedding gTraining StrategyRelated work实验ImageNet参考 论文：Matching Networks for One Shot Learning 地址：https://...
Matching Networks for One Shot Learning
最新发布
09-26
这篇论文由Oriol Vinyals等人发表，来自Google DeepMind的研究团队提出了一种新的框架，该框架结合了基于深度神经特征的度量学习思想和最近关于外部记忆增强神经网络的进步。 他们设计的网络能够将一小批带标签的...
论文《Matching Networks for One Shot Learning》阅读
Ma_tx
11-22 946
Matching Networks for One Shot Learning 摘要 In this work, we employ ideas from metric learning based on deep neural features and from recent advances that augment neural networks with external memori...
论文阅读笔记《Matching Networks for One Shot Learning》
深视
05-03 4740
核心思想 该文章采用一种带有嵌入特征提取器的最近邻方法实现了小样本或单样本分类任务，其集合了参量化方法和非参量化方法的优势。普通的最近邻算法，直接计算测试样本与各个类别的训练样本之间的距离，然后选择距离最近的K个样本，按照加权求和或投票法来决定测试样本所属的类别（kNN），该方法无需训练只需要保存所有训练样本的特征信息，属于非参量化学习算法。普通的神经网络算法，需要通过训练更新网络中的各个权重参数...
Matching Networks for one shot learning阅读笔记
小新
11-13 1378
小样本-Matching Networks for one shot learning阅读笔记 few/one-shot learning 顾名思义，就是通过少量的样本去训练和学习。 我们人类非常善于通过极少量的样本去识别一个新事物，比如小孩子只需要书中的一张图片就可以认识什么是“长颈鹿” 。 但是现在的主流的深度学习技术需要大量的数据来训练一个好的模型。比如典型的MNIST分类问题，其中包含60000个样本，十个类别(0-9是个数字)，但是我们想一下我们人类自己，我们区分 0 到 9 的数字显然不需要这么
论文记录：Matching Networks for One Shot Learning
qq_14810321的博客
09-29 239
思路： 通过点之间的距离来进行分类 特点： 对待分类点x^进行嵌入时，为了使其与标注样本（support set）的嵌入更一致【从而更好的进行距离的比较】，使用了LSTM节点+residual by-pass ，进行嵌入向量的信息取舍，并对该输出向量，采用attention model，用support set中点的向量，重构（线性组合）出新的嵌入表示。这个过程会迭代多次K（which is t...
lstm原始论文_论文笔记：Matching Networks for One Shot Learning
weixin_39620629的博客
11-26 942
今天写点关于 "one-shot" learning（就是从一个（或极少个）样本学习而非现在普遍的大量数据集，毕竟，一个小孩能通过一个图片知道什么是长颈鹿，而机器却需要大量的样本！） 的东西Matching Networks for One Shot Learning这篇论文是来自谷歌DeepMind的一篇论文，主要在于解决：基于小样本去学习归类（或者别的任务），并且这个训练好的模型不需要经过调整...
Matching Networks for One Shot Learning 论文笔记
qq_30146937的博客
03-17 463
前言 人类可以从很少的样本中获取新的概念，比如一个小孩儿能从书中的一张图片知道什么是长颈鹿。但是对于深度学习系统来说，要学习一个新的类别需要成百上千的样本。因此对one-shot learning的研究就变得非常重要。什么是one-shot learning呢？也就是让系统能从很小一部分的带标记的样本中学习一个新类别。 深度学习一般需要较大型的数据集，当数据集变小时，会产生过拟合问题，数据增强和正...
Matching Networks for One Shot Learning 解读
追随梦想，实现梦想
09-27 8213
阅读原文点我 Abstract In this work, we employ ideas from metric learning based on deep neural features and from recent advances that augment neural networks with external memories. Our framework learns...
matching networks for one shot learning
03-16
Matching networks 是一种用于一次学习的深度学习模型。它的目的是通过匹配样本的特征来识别一张图像中的目标。它的主要思想是在查询图像和样本图像之间建立关联，从而使得模型能够准确识别目标。
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