paper reading
关注
分享
扫一扫
TBYourHero
to be your hero
展开
专栏收录文章
- 默认排序
- 最新发布
- 最早发布
- 最多阅读
- 最少阅读
-
Mixup和CutMix数据增强
Mixup和CutMix数据增强原创 2022-08-25 13:23:57 · 715 阅读 · 0 评论 -
Matching Feature Sets for Few-Shot Image Classification 论文阅读
论文阅读Matching Feature Sets for Few-Shot Image Classification设计思路本文提出了一种提取和匹配特征向量集的方法，用于少镜头图像分类。本文指出，大多小样本学习方法匹配的都是单一特征向量，本文对于特征提取器的不用block都输出一个特征，在度量阶段：度量的是支持集特征集合与查询集特征集合之间的距离.对于每个block的输出特征，本文引入了注意力机制，展示了不同block对不同目标的识别注意力区域。注意力结构如下：效果图如下。可以看到不同原创 2022-05-16 11:08:37 · 1375 阅读 · 0 评论 -
Improved Deep Metric Learning with Multi-class N-pair Loss Objective论文阅读
阅读一：链接阅读二：链接原创 2021-12-17 15:32:51 · 448 阅读 · 0 评论 -
NIPS历年论文 NIPS2020论文集
NIPS（Neur IPS）2020论文列表及地址https://proceedings.neurips.cc/paper/2020(2020年论文)https://proceedings.neurips.cc//(1987-现在所有年的论文)nips官网网址：https://neurips.cc/国内比较好的一个网站：https://www.aminer.cn/conf/neurips2020会议安排：https://nips.cc/Conferences/2020/Schedule..转载 2021-03-04 20:16:39 · 8255 阅读 · 2 评论 -
Cross Attention Network for Few-shot Classification
作者：一颗柠檬味的橙子链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/105717426来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。来源：NeurIPS 2019文章题目：Cross Attention Network for Few-shot Classification下载地址：https://arxiv.org/abs/19...转载 2020-03-31 09:59:40 · 3399 阅读 · 0 评论 -
Adaptive Cross-Modal Few-shot Learning
论文资料1基于度量的元学习（metric-based meta-learning）如今已成为少样本学习研究过程中被广泛应用的一个范式。这篇文章提出利用交叉模态信息（cross-modal information）来进一步加强现有的度量元学习分类算法。在本文中，交叉模态是指视觉和语言的信息；结构定义上来说视觉信息和语义信息有截然不同的特征空间，然而在识别任务上二者往往能够相互辅助，某些情...转载 2020-03-29 14:54:40 · 1198 阅读 · 2 评论 -
吴恩达新书《Machine Learning Yearning》
吴恩达新书《Machine Learning Yearning》完整中文版开源，整理给大家。《Machine Learning Yearning》是吴恩达历时两年，根据自己多年实践经验整理出来的一本机器学习、深度学习实践经验宝典。作为一本 AI 实战圣经，本书主要教你如何在实践中使机器学习算法的实战经验。Github：https://github.com/deeplearning-a...原创 2019-10-14 13:48:59 · 159 阅读 · 0 评论 -
Matching Networks for One Shot Learning||论文阅读
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/br...原创 2019-06-04 20:14:07 · 612 阅读 · 0 评论 -
Prototypical Networks for Few-shot Learning||论文阅读
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 NIPS2017-2019http://www.pianshen.com/article/8827150280/https://blog.youkuaiyun.com/u014767662/...原创 2019-06-04 21:09:38 · 731 阅读 · 0 评论 -
Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning||论文阅读
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 NIPS2017-2019https://blog.youkuaiyun.com/heavenpeien/article/details/80045611...原创 2019-06-04 21:42:08 · 213 阅读 · 0 评论 -
Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks||论文阅读
摘要文章提出了一个与模型无关的元学习模型，该模型是良好的任务通用算法，与各种梯度下降法以及各种学习问题如分类、回归、强化学习都能兼容。文章解释元学习的目标是：在一系列学习任务中训练一个模型，这个模型能仅用少量几个样本就能学会解决新任务。本文提出的方法，模型参数被显性的训练（explicitly trained），面对新任务只需要少量样本以及少量梯度更新步骤就能在新任务表现良好。事实上，本文学习了...原创 2019-06-11 18:40:53 · 3463 阅读 · 2 评论 -
Few-Shot Image Recognition by Predicting Parameters from Activations||论文阅读
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 NIPS2017-2019https://blog.youkuaiyun.com/liuglen/article/details/84106505...原创 2019-07-19 08:08:03 · 444 阅读 · 0 评论 -
计算机视觉期刊|会议
https://www.zhihu.com/question/37687006作者：Jinming Su链接：https://www.zhihu.com/question/37687006/answer/188681083计算机视觉会议(参照CCF推荐)A类CVPR: International Conference on Computer Vision and Pat...转载 2019-07-24 15:11:01 · 504 阅读 · 0 评论 -
Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting||论文阅读
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阅读1：https://blog.youkuaiyun.com/few_shot/article/details/90048319阅读2：https:/...原创 2019-07-22 16:28:19 · 827 阅读 · 0 评论 -
SCI写作要点和结构
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知乎 https://www.zhihu.com/question/22129971/answer/778972454sci写作要点和结构怎么写...转载 2019-09-15 00:07:51 · 1405 阅读 · 0 评论 -
写论文网站
你写论文时发现了哪些神网站？ - CanisMajoris的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/35931336/answer/799451372原创 2019-09-26 11:36:58 · 399 阅读 · 0 评论 -
怎样快速发表SCI或者EI论文
怎样快速发表SCI或者EI论文？ - 乐在征途的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/29887062/answer/823738553原创 2019-10-05 15:33:19 · 483 阅读 · 0 评论 -
怎么写 literature review（文献综述）？
怎么写 literature review（文献综述）？ - 莫爲的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/303494762/answer/765123066请允许我介绍一种比较简短好上手的方法~回答灵感来自于最近一次和导师的Meeting中,我亲爱的导师花了半个多小时给我耐心地讲了如何写好研究生英文论文的 Literature Review部分，我听完...转载 2019-10-09 15:15:32 · 7479 阅读 · 0 评论 -
Meta-Learning with Differentiable Convex Optimization||论文阅读
Meta-Learning with Differentiable Convex Optimization元学习（Meta-Learning）：learning to learn，从少量样本中快速学习和自我调节，并随着更多的样本可用时持续进行自我调节，这要求能够将少量的新信息和先前经验综合起来，并且避免过拟合于新数据；另一方面，由于先前经验形式和新数据都依赖于特定任务，这要求元学习机制还应该对...原创 2019-06-04 15:59:32 · 4299 阅读 · 0 评论 -
Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks相关
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论文翻译：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41803874/article/details/91454944The vi...原创 2019-06-01 20:57:54 · 521 阅读 · 0 评论 -
简单LSTM的实现（tensorflow BasicLSTMCell）
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论文：RECURRENT NEURAL NETWORK REGULARIZATION源码：Long Short Term Memory Unitst...原创 2019-04-18 19:28:21 · 1830 阅读 · 0 评论 -
Optimization as a model for few-shot learning||论文阅读
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介绍：对Few-shot learning中的优化进行建模本文通过将SGD更新规则解释为具有可训练参数的门控递归模型，描述了一种新的元学习...原创 2019-04-15 21:17:10 · 3922 阅读 · 0 评论 -
LSTM: A Search Space Odyssey||LSTM变种的效果研究
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论文：https://arxiv.org/pdf/1503.04069.pdf一、摘要：文章基于三种场景（speech recognit...原创 2019-03-27 09:46:31 · 1198 阅读 · 1 评论 -
Xuxiang Qi--Deep Learning based Semantic Labelling of 3D Point Cloud in Visual SLAM
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提出了一种建立三维密集语义地图的方法，采用GPU，ROS消息通信无法支持。摘要三维(3D)点云的理解对于自主机器人是重要的。然而，点云通常是不...原创 2019-01-21 18:48:18 · 1460 阅读 · 2 评论 -
Chord、Pastry 、CAN DHT
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 NIPS2017-2019Chord DHT借鉴了一致性哈希技术：一致性哈希基本解决了在P2P环境中最为关键的问题——如何在动态的网络拓扑中分布存储和路由。每个节点仅需维护少量相...原创 2019-01-09 15:09:54 · 1834 阅读 · 0 评论 -
DHT算法
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 NIPS2017-2019DHT 算法：在不需要服务器的情况下，每个客户端负责一个小范围的路由，并负责存储一小部分数据，从而实现整个DHT网络的寻址和存储。（百...原创 2019-01-09 15:08:26 · 5669 阅读 · 0 评论 -
知识平面网络KP
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提供一篇论文原文：http://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=0d4001d7a85cf...原创 2019-01-07 19:36:25 · 3174 阅读 · 1 评论 -
分布式时钟和全局状态
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分布式系统中各个节点要实现时间的同步，才能为很多其他系统提供基础，例如：审计电子商务，维护数据一致性，竞争锁等等。计算机中，时钟分为低精度的时钟和...转载 2018-12-24 19:42:46 · 3717 阅读 · 0 评论 -
learning to learn using gradient descent-2001||论文阅读
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 NIPS2017-20192001年，Sepp Hochreiter和AS Younger＆PR Conwell基于Long短期记忆RNN建立了一个成功的监督元学习者。它...原创 2019-05-19 22:10:47 · 1029 阅读 · 0 评论 -
learning to propagate labels：transductive propagation network for few-shot learning||论文阅读
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 NIPS2017-2019https://blog.youkuaiyun.com/choose_c/article/details/86560074http://www.zhua...原创 2019-06-05 10:39:33 · 605 阅读 · 0 评论 -
论文阅读博客||很多论文阅读笔记
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 NIPS2017-2019https://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/category/754856.htmlSocial GAN: Soci...原创 2019-06-01 20:56:03 · 2166 阅读 · 0 评论 -
ICCV 2017 论文解读集锦
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之前我们整理过视觉顶会CVPR2017的论文解读文章和NIPS 2017 论文解读集锦，ICCV2017已经结束一段时间了，为了能够让大家更深刻了解ICC...原创 2019-06-06 17:23:43 · 1646 阅读 · 0 评论 -
FewRel数据集
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《FewRel: A Large-Scale Supervised Few-Shot Relation Classification Dataset wit...转载 2019-06-05 22:35:21 · 7478 阅读 · 2 评论 -
TADAM: Task dependent adaptive metric for improved few-shot learning||论文阅读
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文章介绍：https://www.colabug.com/3795964.html这篇文章的idea是在一般metric based few...原创 2019-06-05 16:40:55 · 1071 阅读 · 1 评论 -
Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting||论文阅读
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文章介绍：这篇文章和前面两篇的基本思想也非常类似，也是直接用已有的大的数据集训练，核心还是在于如何处理新task 新class的输出。...原创 2019-06-05 15:23:40 · 3031 阅读 · 1 评论 -
A Simple Neural Attentive Meta-Learner||SNAIL||论文阅读
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 NIPS2017-2019idea循环神经网络：我们之前给出了神经网络的标准训练过程。还有一个方法：将连续的任务作为一个输入序列，然后建立一个循环模型，并用它提取、构...原创 2019-06-05 13:28:52 · 2069 阅读 · 0 评论 -
Meta-learning with differentiable closed-form solvers||论文阅读
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这里摘抄一段评价：https://www.colabug.com/3795964.html这篇文章的思路就和前面三篇的思路不一样了，采用我们通常理解的m...原创 2019-06-05 13:05:13 · 1730 阅读 · 1 评论 -
What Goes Around Comes Around论文翻译(综述)
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论文：https://pan.baidu.com/s/1mJPcyuPrNuzTkEkv6MDvCg[zv2]本文总结了35年的数据模型建...原创 2018-10-26 15:52:32 · 2976 阅读 · 0 评论