最前沿：Meta Learning前沿进展扫描||2018元学习进展

最新推荐文章于 2024-06-05 16:23:13 发布
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分类专栏： 元学习 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41803874/article/details/90813938
本文总结了2017年至2019年间计算机视觉领域顶级会议中关于元学习与小样本学习的重要研究论文，涵盖AAAI、CVPR、ECCV、ICCV、ICLR及NIPS等，为读者提供了该领域前沿进展的全面概览。

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一切皆是映射：元学习在医疗图像分析中的突破
AI天才研究院
06-28 1007
一切皆是映射：元学习在医疗图像分析中的突破 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：元学习, 医疗图像分析, 自适应性, 数据稀疏性处理, 可移植性, 微调 1.背景介绍
利用深度学习对医学图像去噪的最新进展：模型、技术和挑战概述
最新发布
ChinaSuperLeon的博客
04-05 136
利用深度学习对医学图像去噪综述阅读笔记
Zero-Shot Learning零样本学习 入门 基本概念
River_J777的博客
12-19 1996
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
在处理时有错误发生:google-chrome-stable/
VIEO
03-01 4481
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 sudo apt-get -f install //强制安装 再重新安装 sudo dpkg -i ... ...
dpkg：处理 google-chrome-stable (--install)时出错：
热门推荐
nemo2011的专栏
04-11 1万+
Debian下安装chrome出现了错误：dpkg：处理 google-chrome-stable (--install)时出错：    正在解压缩 google-chrome-stable (从 google-chrome-stable_current_i386.deb) ... dpkg：依赖关系问题使得 google-chrome-stable 的配置工作不能继续：  google-c
Ubuntu16.04 安装google chrome 在处理时有错误发生google-chrome-stable
02-26 7359
在ubuntu16.04 安装google chrome 时发生错误haiquan@hqcp:~/下载$ sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb [sudo] haiquan 的密码： 正在选中未选择的软件包 google-chrome-stable。 (正在读取数据库 ... 系统当前共安装有 210065 个文件和目录。) 正准
linux在处理时有错误发生,Ubuntu16.04 安装google chrome 在处理时有错误发生google-chrome-stable...
weixin_42121905的博客
05-13 2478
在ubuntu16.04 安装google chrome 时发生错误[emailprotected]:~/下载$ sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb[sudo] haiquan 的密码：正在选中未选择的软件包 google-chrome-stable。(正在读取数据库 ... 系统当前共安装有 210065 个文件和目录。)正准...
主动学习（Active Learning）简介综述汇总以及主流技术方案
2401_84495725的博客
06-05 2076
主动学习是指对需要标记的数据进行优先排序的过程，这样可以确定哪些数据对训练监督模型产生最大的影响。主动学习是一种学习算法可以交互式查询用户(teacher 或 oracle)，用真实标签标注新数据点的策略。主动学习的过程也被称为优化实验设计。主动学习的动机在于认识到并非所有标有标签的样本都同等重要。主动学习是一种策略/算法，是对现有模型的增强。而不是新模型架构。主动学习背后的关键思想是，如果允许机器学习算法选择它学习的数据，这样就可以用更少的训练标签实现更高的准确性。
AAAI 2021 | 机器翻译最新进展解读
BAAIBeijing的博客
03-01 1497
作者：李北，王子扬，肖桐单位：东北大学机器翻译一直是自然语言处理领域中备受关注的研究方向，从最早期基于规则的机器翻译到如今依托于神经网络端到端的学习语言之间的映射。目前基于自注意力机制的T...
万字综述：行业知识图谱构建最新进展
Paper weekly
12-06 3381
作者｜李晶阳[1]，牛广林[2]，唐呈光[1]，余海洋[1]，李杨[1]，付彬[1]，孙健[1]单位｜阿里巴巴-达摩院-小蜜Conversational AI团队[1]，北京航空航天大学...
论文笔记：Hybrid Attention-Based Prototypical Networks for Noisy Few-Shot Relation Classification
Matt_sh的博客
06-27 1900
小样本关系抽取论文
Zero-shot learning（零样本学习）
weixin_30341735的博客
07-07 1800
一、介绍 在传统的分类模型中，为了解决多分类问题（例如三个类别：猫、狗和猪），就需要提供大量的猫、狗和猪的图片用以模型训练，然后给定一张新的图片，就能判定属于猫、狗或猪的其中哪一类。但是对于之前训练图片未出现的类别（例如牛），这个模型便无法将牛识别出来，而ZSL就是为了解决这种问题。在ZSL中，某一类别在训练样本中未出现，但是我们知道这个类别的特征，然后通过语料知识库，便可以将这个类别识别出来。 ...
推荐开源项目：Hybrid Attention-Based Prototypical Networks for Noisy Few-Shot Relation Classification
gitblog_00013的博客
06-02 464
推荐开源项目：Hybrid Attention-Based Prototypical Networks for Noisy Few-Shot Relation Classification 在自然语言处理领域，关系分类是一项至关重要的任务，尤其当面临少量样本和噪声数据时。为此，我们向您推荐一款优秀的开源项目——基于混合注意力的原型网络（Hybrid Attention-Based Prototyp...
报错-安装谷歌浏览器报错: dpkg: error processing package google-chrome-stable (--install): dependency problems
zwhdldz的博客
09-26 2653
报错-安装谷歌浏览器报错: dpkg: error processing package google-chrome-stable (--install): dependency problems。
AAAI2019丨Hybrid Attention-Based Prototypical Networks for Noisy Few-Shot Relation Classification
mrweiqk的博客
04-21 636
清华基于混合注意力的原型网络 解决关系抽取问题
zero-shot learning
autocyz
06-01 6106
Zero-shot Learning参考文献《Zero-Shot Learning with Semantic Output Codes》背景在分类问题中，因为数据库大小有限，因此在使用分类模型进行预测时，出现了在训练集没有出现过的类别。举个例子，我们有个小型数据库，里面所含的类别只有人、鸟、汽车，经过我们的训练，发现模型对于这些类别的目标已经有很好的性能了，但是突然出现了一个新的类别——狗，此时模
Zero shot learning
qq_51143009的博客
12-02 3355
Zero shot learning 主要考察的问题是如何建立语义和视觉特征的关系（视觉特征一般用预训练好的CNN提取特征，不再进行fine-tine） 为了预测从未在训练集上出现的目标种类，仿照人的思维迁移，能根据某些特征描述（他和谁长得像，有点类似于科学家第一次看见鸭嘴兽的感觉），猜测一个从未见过的目标种类。 Zero shot learning:假设斑马是未见过的类别，但根据描述和过去知识的印象即马（和马相似）、老虎（有条纹）、熊猫（颜色）相似进行推理出斑马的具体形态，从而能对新对象进行辨认。 零
Zero-Shot learning
qq_38096703的博客
06-14 1万+
Zero-Shot learning在传统的分类模型中，为了解决多分类问题（例如三个类别：猫、狗和猪），就需要提供大量的猫、狗和猪的图片用以模型训练，然后给定一张新的图片，就能判定属于猫、狗或猪的其中哪一类。但是对于之前训练图片未出现的类别（例如牛），这个模型便无法将牛识别出来，而ZSL就是为了解决这种问题。在ZSL中，某一类别在训练样本中未出现，但是我们知道这个类别的特征，然后通过语料知识库，便...
Hybrid Attention-Based Prototypical Networks for Noisy Few-Shot Relation Classification （2019 AAAI）
m0_38031488的博客
05-24 3698
Hybrid Attention-Based Prototypical Networks for Noisy Few-Shot Relation Classification （2019 AAAI） Idea：为了解决few-shot learning 中易受噪声实例影响这一问题，该论文提出了一种基于原形网络的混合attention网络。该模型设计了实例级别和特征级别的attention机制，分...
深度强化学习的元学习方法：Meta-RL实现快速适应
本文档深入探讨了"Learning to Reinforcement Learn"，由DeepMind团队发布，该研究聚焦于强化学习（Reinforcement Learning, RL）领域的前沿进展。近年来，深度强化学习系统已经在众多具有挑战性的任务中展现出超越...
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