小样本学习

知识融入预训练+小样本学习的实战解析

一概述7月8日，中文语言理解权威评测基准CLUE公开了中文小样本学习评测榜单最新结果，阿里云计算平台PAI团队携手达摩院智能对话与服务技术团队，在大模型和无参数限制模型双赛道总成绩第一名，决赛答辩总成绩第一名
阿里云技术·2024-08-25 16:26

论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想  本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法（SimpleShot），作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案，而作者却发现使用简单的特征提取器
深视·2024-02-24 10:28

SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning 论文笔记

前言目前大多数小样本学习器首先使用一个卷积网络提取图像特征，然后将元学习方法与最近邻分类器结合起来，以进行图像识别。
头柱碳只狼·2024-02-24 10:28

每周编辑精选｜FewJoint 基准数据集上线、科技部监督司发布 AI 新规

小样本学习(Few-shotLearning)是指像人类一样能够通过很少的样本来学习掌握新任务。这一领域已经成为机器学习社区的热点，并被认为是推动机器智能接近人类智能的关键方向之一。
·2024-02-11 18:48

小样本学习系列工作（持续更新）

小样本学习系列工作有关小样本学习的各类文章通常会将其方法分成几个大类：基于度量学习的小样本方法、基于数据增强的小样本学习方法和基于模型初始化的小样本学习方法。
MingchenS·2024-02-07 16:10

小样本学习

github.com/blue-blue272/fewshot-CAN从注意力方面的进展来看自然语言已经和图像在算法底层通用以下方法可能对小样本有帮助：
Ada's·2024-01-23 10:05

科大讯飞将于1月30日发布星火大模型 V3.5，基于全国产化算力底座训练

据透露，相比于去年10月24日发布的V3.0版本，V3.5在逻辑推理、文本生成、数学答题及小样本学习能力上均实现了显著提升。
喜好儿aigc·2024-01-22 09:18

【机器学习一百问 01】 迁移学习和小样本学习的本质不同是什么？

迁移学习和小样本学习都是机器学习领域的重要分支，它们虽然有一些交集，但在目的和核心方法上存在本质的不同：目的和焦点：迁移学习：其主要目的是利用在一个或多个源任务上获得的知识，来改善或加速对新任务的学习过程
坚果仙人·2024-01-11 10:43

CVPR19-Few-shot

小样本学习：训练中可以使用各类样本，但是测试时，面对新的类别（通常为5类），每类只有极少量的标注样本，以及来自相同类别的查询图像。
vieo·2024-01-11 00:05

小样本学习（FSL）和元学习、数据增强和对比学习各自的概念和相互关系

小样本学习F
Chowley·2024-01-07 07:07

小样本学习综述

小样本学习（Few-shotLearning）综述摘要:人类非常擅长通过极少量的样本识别一个新物体，比如小孩子只需要书中的一些图片就可以认识什么是“斑马”，什么是“犀牛”。
雪夜的星_e40c·2024-01-06 09:18

小样本学习介绍（超详细）

小样本学习介绍本文首先介绍了什么是小样本学习，其次介绍了为什么小样本学习的很多文章都采用元学习的方法。目的是通过通俗的解释更加清楚的介绍小样本学习是什么，适合初学者的入门。
s_m_c·2024-01-05 12:00

【深度学习：Few-shot learning】理解深入小样本学习中的孪生网络

【深度学习：Few-shotlearning】理解深入小样本学习中的孪生网络深入理解孪生网络：架构、应用与未来展望小样本学习的诞生元学习小样本学习孪生网络的基本概念孪生网络的细节TripletLoss架构特点关键组件训练过程主要应用领域未来展望示例图片结论备注
jcfszxc·2024-01-01 17:30

【论文阅读笔记】One-Shot Relational Learning for Knowledge Graphs - EMNLP 2018

知识图谱-->知识补全-->长尾问题-->元关系学习基于度量的方法（本文）基于优化的方法文章目录Abstract1Introduction2RelatedWork关系学习的嵌入模型小样本学习3Background3.1
卷卷0v0·2024-01-01 02:33

小样本学习idea（不断更新）

在此整理并记录自己的思考过程，其中不乏有一些尚未成熟或者尚未实现的idea，也有一些idea实现之后没有效果或者正在实现，当然也有部分idea已写成论文正在投稿，都是自己的一些碎碎念念的思考，欢迎交流。研一上学期9.18现有思路：1.用pretrain好的MAE，采用不同的遮挡方式（或者遮挡比例，固定或者不固定，随机或者block-wise），生成不同遮挡方式下的特征，相当于单张图片的样本扩充。2
s_m_c·2023-12-23 12:46

论文解读：Exploring Complementary Strengths of Invariant and Equivariant Representations

小样本学习论文解读：ExploringComplementaryStrengthsofInvariantandEquivariantRepresentationsforFew-ShotLearning摘要
十有久诚·2023-12-21 16:45

CVPR 2023 精选论文学习笔记：Meta-Tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-Shot Object Detection

在小样本学习的背景下，元学习算法在各种任务上进行训练，每个任务只有少数示例。这允许模型学习如何调整其学习过程以适应新任务，即使这些任务与它以前见过的任务非常不同。
结构化文摘·2023-11-26 19:33

基于小样本学习的SAR图像识别

【嵌牛鼻子】：小样本学习，深度学习，卷积神经网络，自编码器【嵌牛提问】
吧啦_吧啦·2023-11-24 10:09

分布式系统-拜占庭将军问题-通信协议

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AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017
TBYourHero·2023-11-20 18:11

目标检测||速览

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AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017
TBYourHero·2023-11-19 11:00

小样本学习在图像识别中的挑战与突破

小样本学习（Few-ShotLearning）是一种机器学习方法，旨在从很少的样本中学习并做出准确的预测。在图像识别领域，小样本学习面临一些挑战，同时也涌现出一些突破性的解决方法。
matlabgoodboy·2023-11-15 12:38

FusionDiff：第一个基于扩散模型实现的多聚焦图像融合的论文

文章目录1.论文介绍2.研究动机3.模型结构3.1网络架构3.2前向扩散过程3.3逆向扩散过程3.4训练和推理过程4.小样本学习4.实验结果1.论文介绍题目：FusionDiff:Multi-focusimagefusionusingdenoisingdiffusionprobabilisticmodels
ctrl A_ctrl C_ctrl V·2023-11-14 12:14

从技术到科学，中国AI向何处去？

●在遇到瓶颈后，深度学习有三个可能突破方向：深度学习的根本理解、自监督学习和小样本学习、知识与数据的有机
人工智能学家·2023-11-12 20:36

SVM实现小尺寸图片分类

需要再通过N分类算法去过滤一遍，确保识别到的物体，是我们想要的，能实现这个方案有很多，传统机器学习与深度神经网络都可以做到，传统机器学习，比如SVM，决策树，深度神经网络，从最简单的卷积到resnet，小样本学习
余生的观澜·2023-11-08 12:46

《Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning》

相比之下，人类在几乎没有直接监督或根本没有监督的情况下却非常擅长识别物体，例如小样本学习或零样本学习
Lucifer_75d2·2023-11-06 18:04

GPT系列发展及技术：GPT1到GPT3的发展，InstructGPT的RLHF流程，GPT４

Decoder微调方法--fine-tuningVSPromptingGPT1-GPT3GPT1预训练+微调1、无监督预训练2、有监督微调对子任务构造不同数据输入和bert对比GPT2-语言模型是多任务的学习器小样本学习
榴莲_·2023-11-04 20:06

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AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017
TBYourHero·2023-10-31 18:14

小样本学习的k-way n-shot

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AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017
TBYourHero·2023-10-31 18:44

贝叶斯网络

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AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017
TBYourHero·2023-10-31 11:49

小样本学习论文总结（few-shot learning）

2015Koch,Gregory,RichardZemel,andRuslanSalakhutdinov."Siameseneuralnetworksforone-shotimagerecognition."ICMLDeepLearningWorkshop.Vol.2.2015.[paper]2016Ravi,Sachin,andHugoLarochelle."Optimizationasamod
亨利庞加莱·2023-10-28 17:54

小样本学习（2）--LibFewShot使用

目录一、LibFewShot安装1、LibFewShot代码仓库2、配置环境3、测试安装是否正确二、LibFewShot结构1、config文件夹2、core文件夹3、reproduce文件夹4、results文件夹三、如何训练自己的数据集1、调用主配置文件2、修改主配置文件一、LibFewShot安装1、LibFewShot代码仓库cd~gitclonehttps://github.com/RL
Struart_R·2023-10-25 04:25

小样本学习

参考博客:https://blog.csdn.net/qq_36104364/article/details/106442357
JL_Jessie·2023-10-11 01:18

小样本学习——匹配网络

目录匹配网络（1）简单介绍：（2）专业术语（3）主要思想（4）训练过程问题回答MANN匹配网络（1）简单介绍：Matchingnetworks（匹配网络）的架构主要受到注意力模型（attentionmodel）和基于记忆的网络（memory-basednetworks）的启发。在所有这些模型中，都定义了神经注意机制来访问存储有解决当前任务所需信息的记忆矩阵。首先，我们需要了解一些与匹配网络相关的术
我爱派生·2023-10-06 04:38

小样本学习——匹配网络

目录匹配网络（1）简单介绍：（2）专业术语（3）主要思想（4）训练过程问题回答MANN匹配网络（1）简单介绍：Matchingnetworks（匹配网络）的架构主要受到注意力模型（attentionmodel）和基于记忆的网络（memory-basednetworks）的启发。在所有这些模型中，都定义了神经注意机制来访问存储有解决当前任务所需信息的记忆矩阵。首先，我们需要了解一些与匹配网络相关的术
我爱派生·2023-10-06 04:07

小样本学习

一、基础知识小样本学习（fewshotlearning）旨在使用先验知识（priorknowledge）基于有限数量的样本推广（generaling）到新任务（newtask）。
我爱派生·2023-09-28 13:10

Qwen-VL：多功能视觉语言模型，能理解、能定位、能阅读等

1引言2方法2.1模型结构2.2输入输出3训练3.1预训练3.2多任务预训练3.3监督finetune4评测4.1图像文本描述和视觉问答4.2面向文本的视觉问答4.3指代表达理解4.4视觉语言任务中的小样本学习
猴猴猪猪·2023-09-23 21:00

UNIFIED VISION AND LANGUAGE PROMPT LEARNING

2.1PRELIMINARIES（回顾之前的方法）2.2Analysis(分析)2.3UnifiedPromptTuning(统一提示调优)3.Experiments(实验)3.1Few-ShotLearning(小样本学习
zzzz~08·2023-09-18 10:21

样本量极少如何机器学习？看看这篇Few-Shot Learning综述

但基于小样本的模型训练又在工业界有着广泛的需求（单用户人脸和声纹识别、药物研发、推荐冷启动、欺诈识别等样本规模小或数据收集成本高的场景），Few-ShotLearning（小样本学习
人工智能与算法学习·2023-09-13 06:17

机器学习 同样数量样本和目标_样本量极少如何机器学习？Few-Shot Learning概述

但基于小样本的模型训练又在工业界有着广泛的需求（单用户人脸和声纹识别、药物研发、推荐冷启动、欺诈识别等样本规模小或数据收集成本高的场景），Few-ShotLearning（小样本学习
士节·2023-09-13 06:17

人工智能安全-4-小样本问题

0提纲小样本学习问题数据增强基于模型的小样本学习基于算法的小样本学习相关资源1小样本学习问题在小样本监督分类中，通常将问题表述为N-way-K-shot分类，当K=1，称为one-shotlearning
HenrySmale·2023-09-12 16:55

3-2 元学习 Small Sample Learning in Big Data Era 笔记

一、基本信息  题目：SmallSampleLearninginBigDataEra  期刊/会议：arXiv  发表时间：2018年  引用次数：1二、论文总结2.1研究方向  小样本学习综述2.2主要内容
Siberia_·2023-09-11 13:14

Relation Extraction as Open-book Examination: Retrieval-enhanced Prompt Tuning

RelationExtractionasOpen-bookExamination:Retrieval关系提取作为开卷测试：检索增强提示调整摘要1引言2方法3实验4相关工作5结论摘要经过预训练的语言模型通过表现出显著的小样本学习能力
UnknownBody·2023-08-31 21:55

一种让ChatGPT的回答既实时又精准的方法 | 人工智能

是“暴力美学”的一次胜利，其最大拥有1750亿参数，训练数据达到5000亿个词，它的训练是一个无监督任务，它生成的内容已经相当接近人类的创作了，但是GPT-3并不是以对话的形式交互的，GPT-3依赖于小样本学习和零样本学习输出优质结果
360技术·2023-08-28 08:40

《Few-Shot Learning With Graph Neural Networks》解读

该图模型是由一系列的输入图像构建得到的，在这些输入图像中，它们的标签信息可以是可以观测到的，也可以是无法观测到的方式：通过将通用的消息传递推理算法与其神经网络算法进行同化提出的模型的特点：概括了最近提出的小样本学习模型
墨染青clothing·2023-08-25 22:47

Prompt-“设计提示模板：用更少数据实现预训练模型的卓越表现，助力Few-Shot和Zero-Shot任务”

1.背景介绍prompt是当前NLP中研究小样本学习方向上非常重要的一个方向。举例来讲，今天如果有这样两句评论：什么苹果啊，都没有苹果味，怪怪的味道，而且一点都不甜，超级难吃！这破笔记本速
汀、人工智能·2023-08-22 08:36

Prompt-“设计提示模板：用更少数据实现预训练模型的卓越表现，助力Few-Shot和Zero-Shot任务”

1.背景介绍prompt是当前NLP中研究小样本学习方向上非常重要的一个方向。举例来讲，今天如果有这样两句评论：什么苹
·2023-08-21 22:51

Prompt-“设计提示模板：用更少数据实现预训练模型的卓越表现，助力Few-Shot和Zero-Shot任务”

1.背景介绍prompt是当前NLP中研究小样本学习方向上非常重要的一个方向。举例来讲，今天如果有这样两句评论：什么苹
·2023-08-21 22:13

01 小样本学习 概述

一、前言小样本学习（Few-ShotLearning）是近几年兴起的一个研究领域，小样本学习旨在解决在数据有限的机器学习任务[参考]。1.1小样本学习存在的意义？
Darren_pty·2023-08-19 02:29

传统人工智能中的三大问题

AI算法工程师不能把眼光仅仅局限在海量样本的统计规律上，而应该学习并掌握基于符号推理和小样本学习的传统人工智能技术。否则，当深度学习的热点一过，你很可能无法适应企业和市场对AI的新的需求。
方林博士·2023-08-16 10:22

预训练模型发展史

、Word2Vec二、上下文相关词向量：CoVe、ELMo三、NLP中的预训练模型：GPT、BERT、BERT改进(RoBERTa、XLNet、ALBERT等)四、预训练模型的应用：精调、多任务学习、小样本学习五
可爱多多多_·2023-08-16 06:13
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