小样本学习研究进展 Advances in Few-shot Learning--- IJCAI19

最新推荐文章于 2025-05-28 16:08:38 发布
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博客提供了一个链接，点击可阅读原文，原文是一个59页的PPT，但未提及PPT具体内容。
演示-LaSO_Label-Set_Operations_Networks_for_Multi-Label_Few-Shot_Learning.pptx
01-23
CVPR_2019_LaSO_Label-Set_Operations_Networks_for_Multi-Label_Few-Shot_Learning PPT讲解
小样本学习.pptx
04-04
本资源涉及小样本学习的通俗理解和实例展示。并陈列了有关小样本学习的五类主流模型。 特别注明：（1）本资源是通过调研部分论文和博客后进行的综合性展示资源，仅做入门了解使用（2）本资源仅有PPT文件，如需PPT对应的释义文本，还请私信联系，无偿赠送。 【本人因事出差，近期暂时无法发送释义文本，有需求的请留言，后期会私信发送】
龙明盛教授-few-shot learning-ppt
computerlov的博客
10-07 1230
2020年10月6日，下午3：10 - 4：10 北交九教中102讲座记录。 主题：few shot learning 较为系统的介绍了小样本学习的主流技术脉络： 迁移学习、多任务学习、元学习。 其目的是提升机器学习模型在不同场景的泛化能力。 note :模型和一系列的预处理手段都可以视作模型的先验知识。 note: 整体框架图。 · Transfer learning : 单任务的迁移 （举例：学数学 考数学） · Multi-task learning: 多任务的迁移...
小样本学习最新研究进展 IBM
追随梦想，实现梦想
03-22 259
PPT链接地址
登顶Nature，准备起飞！小样本学习又杀疯了（有代码）
学姐带你玩AI的博客
01-09 3093
2025年了，还能做吗？当然是可以的，最近几个Nature子刊（比如nature machine intelligence），以及CVPR24等顶会上还出现了不少成果。比如小样本异常检测SOTA模型PromptAD。本文根据以上4点分别整理了，可以说前沿的成果和创新思路基本都在这了，强烈建议想发论文的同学研读。全部论文+开源代码需要的同学看文末。
小样本学习的终极解决方案！贝叶斯创新如何打败90%的传统算法？
m0_73122726的博客
02-20 602
近年来成为人工智能领域的热点研究方向，其核心在于通过贝叶斯框架处理数据稀缺问题中的不确定性，从而提升模型的泛化能力。通过利用非欧几里得几何，镜像下降能够提供沿相应流形的最陡下降方向，从而加速收敛，并且对变分分布的参数化具有不变性。提出了一种基于高斯过程的贝叶斯模型集成框架，通过指定均值函数和核函数，将CLIP和其他预训练模型的知识进行整合。论文的核心在于如何有效地整合不同的预训练模型（如CLIP）以及其他预训练模型的知识，以提升小样本分类的性能。
Audio-driven Talking Face Video Generation with Learning-based Personalized Head Pose （译文）
weixin_41967328的博客
11-17 3577
链接 Arxiv： https://arxiv.org/abs/2002.10137 Video： https://www.bilibili.com/video/BV15f4y1t7FD/ 摘要 现实世界中会说话的面孔通常伴随着自然的头部运动。然而，大多数现有的谈话人脸视频生成方法只考虑具有固定头部姿势的面部动画。在本文中，我们提出了一个深度神经网络模型来解决这个问题，该模型将源人物的音频信号a和目标人物的非常短的视频V作为输入，并输出具有个性化头部姿势（利用V中的视觉信息）、表情和嘴唇同步的合成高质量对话
Towards Generic Semi-Supervised Framework forVolumetric Medical Image Segmentation 论文阅读
weixin_51657614的博客
03-03 1414
面向体积医学图像分割的通用半监督框架论文：[2310.11320] Towards Generic Semi-Supervised Framework for Volumetric Medical Image Segmentation (arxiv.org)代码：GitHub - xmed-lab/GenericSSL：NeurIPS 2023：迈向用于体积医学图像分割的通用半监督框架摘要3D 医学图像中的体积标记是一项耗时的任务，需要专业知识。因此，人们越来越有兴趣使用半监督学习（SSL）技术来训练具有有
Relational inductive biases, deep learning, and graph networks（关系归纳偏差、深度学习和图形网络）
weixin_41697507的博客
07-15 5267
Relational inductive biases, deep learning, and graph networks Peter W. Battaglia1, Jessica B. Hamrick1, Victor Bapst1, Alvaro Sanchez-Gonzalez1, Vinicius Zambaldi1, Mateusz Malinowski1, Andrea Tacche...
万字综述：行业知识图谱构建最新进展
Paper weekly
12-06 3494
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...
2018顶会论文汇编
SIGAI_优快云的博客
12-27 7240
其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。 书的购买链接 书的勘误，优化，源代码资源 CVPR 2018 大会时间：6月18日~22日 会议地点：盐湖城，UTAH 国际计算机视觉与模式识别会议（Conference on Computer Vision and Pattern Recogniti...
深度学习 小样本学习-付沿伟.pptx
04-23
今天给大家带来，深度学习 小样本学习-付沿伟.pptx，面对于相关知识讲解的十分清楚明白，相关方向的同学不要错过，一起来学习吧！
metalearning-slides.pdf
06-11
metalearningPPT 小样本学习 深度学习 元学习 谷歌大脑 总结全面，很不错的资源 metalearningPPT 小样本学习 深度学习 元学习 谷歌大脑 总结全面，很不错的资源 metalearningPPT 小样本学习 深度学习 元学习 谷歌大脑 总结全面，很不错的资源
联邦学习Advances and Open Problems in Federated Learning
01-09
联邦学习Advances and Open Problems in Federated Learning，谷歌最新力作，分析了联邦学习最新研究热点和未来的方向
联邦学习之安全聚合SMPC.pptx
02-15
讲述联邦学习安全聚合的PPT完整版，主要讲述了谷歌《Practical Secure Aggregation for Privacy-Preserving Machine Learning》一文中基于安全多方计算的安全聚合方案。
英文社区优文转载和翻译：Fewshot Learning 2篇
05-09 262
Advances in few-shot learning: a guidedtour 现在，few-shot learning 是一个激动人心的机器学习领域。深度神经网络从大量数据集中提取复杂统计数据和学习高级特征的能力已得到证实。然而，目前的深度学习方法与人类感知形成鲜明对比的是样本效率低下 - 甚至一个孩子在看到一张照片后也能识别长颈鹿。微调预先训练的模型是实现高样本效率的流行...
数据挖掘经典案例ppt_【数据挖掘顶会KDD2020】小样本学习116页ppt教程附视频讲解！...
weixin_39952502的博客
11-17 625
分享一份小样本学习资料：国际数据挖掘与知识发现大会，简称 KDD，宾夕法尼亚州立大学的研究者做了关于小样本学习《Learning with Small Data》教程，涵盖迁移学习与元学习等最新内容，值得看！欢迎关注作者同时订阅小样本学习专栏(FSL)，不定期更新学习资料以及个人见解。摘要在大数据时代，数据驱动方法已在各种应用中越来越流行，例如图像识别，交通信号控制，假新闻检测。这些数据驱动方法的...
2025年了，小样本学习还可以继续做吗？可以参考这些登上Nature的小样本学习模型
最新发布
yyyyyybw的博客
05-28 1569
1：2023 - 2025 年间小样本学习取得了不少突破。如 2024 年发表在《Nature》上的 SBeA 框架，无需标签即可达到 90% 以上准确率，克服了小样本学习中的数据集限制。此外，开放世界小样本学习方法如 DyCE 和 OpTA 处理动态、不完整数据的能力有所提升，扩展了小样本学习的应用范围。：在医疗诊断领域，医疗影像分析和稀有疾病诊断等场景中数据标注成本高且样本稀缺，小样本学习可以利用少量标注数据进行模型训练，有助于疾病的早期检测和诊断1。
联邦学习入门（一）-Advances and Open Problems in Federated Learning详解
wenzhu2333的博客
07-27 8538
本文主要是联邦学习的入门级笔记，主要参考了论文Advances and Open Problems in Federated Learning和微众银行的联邦学习白皮书，笔者作为初次接触该领域的小白，对感觉必要的知识做一个总结和记录。 本文首发于我的个人博客 原文请点击这里！！！！！ 定义 联邦学习（Federated Learning简称FL）是一种机器学习设置，其中多个实体（客户端）在中央服务器或服务提供商的协调下协作解决机器学习问题。每个客户的原始数据都存储在本地，并且不会交换或转移；从而代替了用于
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