小样本学习

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

【PaddleNLP-kie】关键信息抽取2：UIE模型做图片信息提取全流程

文章目录本文参考UIE理论部分step0、UIEX原始模型使用网页体验本机安装使用环境安装使用docker的环境安装快速开始step1、UIEX模型微调（小样本学习）数据标注（label_studio）
z5z5z5z56·2023-08-04 08:22

论文阅读《few-shot image classification with multi-facet prototypes》

Hello~两个月没更新啦年都过了虎年大吉呀大家把剩下的一点关于小样本学习的论文阅读更新完~后续就是随缘更新啦有需要交流可以简信啦论文名称：《few-shotimageclassificationwithmulti-facetprototypes
LiBiscuit·2023-08-04 01:31

病理切片的相关文章总结

1.数字病理学中的人工智能—用于诊断和精确肿瘤学的新工具2.小样本学习研究综述（中科院计算所）3.基于无监督组织分类的结直肠癌生存预测研究4.常规组织病理学弱监督无标注癌检测与基因型预5.肿瘤拓扑图+无监督深度学习
如意的小家·2023-08-01 01:52

tensorflow显卡内存不足||CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python **.py

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·2023-07-30 02:41

论文笔记|AAAI2023：ESPT: A Self-Supervised Episodic Spatial Pretext Task for Improving Few-Shot Learning

这篇论文的题目是ESPT:ASelf-SupervisedEpisodicSpatialPretextTaskforImprovingFew-ShotLearning，提出了用于改善小样本学习的自监督episodic
李问号·2023-07-27 07:20

论文笔记|CVPR2023:Supervised Masked Knowledge Distillation for Few-Shot Transformers

CVPR2023论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.15466.pdf代码链接：https://github.com/HL-hanlin/SMKD1Motivation1.ViT在小样本学习
李问号·2023-07-27 07:50

《人工智能安全》课程总体结构

人工智能安全的主要数据处理方法，即非平衡数据分类、噪声数据处理和小样本学习。人工智能技术赋能网络空间安全攻击与防御：三个典型实例及攻击图的角度介绍典型人工智能方法在攻击与防御中的应用。
HenrySmale·2023-07-26 00:49

“小样本”学习，谁说的是数据少？

“Few-shotlearning”被翻译成“小样本学习”，而不是“Few-dataSetlearning”翻译出来的“小样本”。
chenkang004·2023-07-22 07:30

P-tuning：自动构建模版，释放语言模型潜能

不，BERT的MLM模型也能小样本学习中，我们介绍了一种名为Pattern-ExploitingTraining（PET）的方法，它通过人工构建的模版与BERT的MLM模型结合，能够起到非常好的零样本、
PaperWeekly·2023-07-21 22:15

自然语言处理之-------举极端案例测试、举小样本测试比较工具包标注效率 (测试精确率、召回率、F1值)

小样本学习（Few-sh
吹泡泡的晓呆呆·2023-07-17 19:29

论文笔记：AugGPT: Leveraging ChatGPT for Text Data Augmentation

AugGPT：利用ChatGPT进行文本数据增强摘要1介绍2相关工作2.1数据增强2.2小样本学习2.3超大型语言模型2.4ChatGPT：现在与未来3数据集3.1亚马逊数据集3.2症状数据集3.3PubMed20k
帅帅梁·2023-07-15 13:44

Prototype Completion for Few-Shot Learning

小样本学习的目的是用很少的例子来识别新类。基于预训练的方法有效地解决了通过预训练一个特征提取器，然后通过最近的基于质心的元学习对其进行微调(pretraining+fine-tuning)。
欧阳AI锋·2023-07-13 20:48

使用预训练语言模型进行文本生成的常用微调策略

译自PretrainedLanguageModelsforTextGeneration:ASurvey第六节数据角度小样本学习：在许多任务中，获取足够标记数据既困难又昂贵。
3A是个坏同志·2023-06-21 13:10

【论文解读】MMNet: Memory Matching Networks for One-Shot Image Recognition（记忆匹配网络，小样本）

Matchingnetworksforoneshotlearning.NIPS2016.参考代码：https://github.com/gitabcworld/MatchingNetworks针对问题：小样本学习
诸葛灬孔暗·2023-06-19 14:02

Zero-shot / One-shot / Few-shot Learning

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·2023-06-14 07:38

GPT-3模型简单介绍

两者的区别在于，GPT-3主要展示的是超大规模语言模型的小样本学习（Few-shotlearning）能力。GPT-3模型的输入不仅以自然语言描述或者指令
云隐雾匿·2023-04-20 03:26

论文笔记|CVPR2023:Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition

1Motivation第一，最近几项研究利用语义信息来进行小样本学习的研究。一方面因为通过少量样本去识别新类别很难，就想使用一些其他模态的信息辅助学习，
李问号·2023-04-19 07:07

小样本学习FSL介绍

1概念小样本学习（few-shotlearning，FSL）旨在从有限的标记实例（通常只有几个）中学习，并对新的、未见过的实例进行识别。
李问号·2023-04-18 15:40

AI快车道PaddleNLP系列直播课3|自然语言处理中的小样本学习

目录一、小样本学习FSL背景介绍1.1定义1.2小样本学习为什么重要1.3小样本学习的发展历程1.4小样本学习方法分类二、预训练时代的微调新范式：三大典型算法2.1预训练时代的标准范式：NLP进入预训练时代
云淡风轻__·2023-04-18 03:43

Deep Few-Shot Learning for Hyperspectral Image Classification

摘要--针对HSI分类任务样本不足的问题，提出了一种deepfew-shot小样本学习方法。该算法有三种新的策略：利用深度残差三维卷积神经网络提取光谱-空间特征，降低标记的不确定性。
DarrenmondZhang·2023-04-14 23:46

ICLR 2023 | 基于视觉语言预训练模型的医疗图像小样本学习及零样本推理性能研究

近两年，视觉语言模型(VLM)逐渐兴起，并在小样本学习(Few-shotLearning)和零样本推理(Zero-shotInference)上取得了令人注目的成果。
TechBeat人工智能社区·2023-04-14 03:21

视频笔记-七月在线学习-nlp小样本学习：如何利用20条数据完成文本分类？

什么是小样本学习模型在学习了一定类别的大量数据后，对于新的类别，只需要少量的样本就能快速学习，这就是fewshotlearning要解决的问题。对比学习拉近同类样本的距离，拉远异类样本的距离。
要加油鸭1212·2023-04-10 21:11

D.6 小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用--提示学习

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性
汀、人工智能·2023-04-10 21:10

元学习初探综述

为什么我们关心小样本学习？1980年，KunihikoFukushima提出了第一个卷积神经网络。
听风1996·2023-04-08 09:58

GPT-3：大语言模型小样本学习

论文标题：LanguageModelsareFew-ShotLearners论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.14165论文来源：OpenAI一、概述自然语言处理已经从学习特定任务的表示和设计特定任务的架构转变为使用任务无关的预训练和任务无关的架构。这种转变导致了许多具有挑战性的NLP任务的实质性进展，如阅读理解、问题回答、文本蕴涵等。虽然目前模型架构和初始表示是任务
酷酷的群·2023-04-08 07:32

ChatGPT三个关键技术

这种训练方式能够有效提升模型小样本学习（few-shotlearning）的能力。下图是一个情景学习的示例。可以看到，只需要以自然语言的形式描述两个情感分类任务输入输出的例子，LLM就能够对新输入数
黄乐荣·2023-04-04 09:05

达观数据CTO纪达麒:小标注数据量下自然语言处理实战经验

我们通常称其为“低资源问题”，或者称为“小样本学习”问题，本文从达观数据的实践经验出发，用
weixin_ry5219775·2023-04-03 02:35

论文浅尝 | Combat data shift in few-shot learning with KG

笔记整理：许方舟，天津大学硕士链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s11704-022-1339-7动机现如今在元学习框架下诞生了许多小样本学习方法
开放知识图谱·2023-04-03 01:17

FEW-SHOT LEARNING WITH GRAPH NEURAL NETWORKS翻译

基于GNN的小样本学习简介：我们提出利用基于推理的图模型来研究小样本学习问题，输入图像有标签或者隐藏标签。通过使用消息传播算法，我们定义了一种图神经网络来概述最近提出的几种小样本学习的模型。
L793404933·2023-04-01 01:20

ICLR 2021 | 基于自监督学习的小样本分类，代码已开源

给定来自一组源任务的数据，有两种迁移学习方法可以克服这种限制：小样本学习(FSL)和自监督学习(SSL)。
喜欢打酱油的老鸟·2023-03-31 15:30

小样本学习

小样本学习是具有有限监督数据的机器学习。类似的，其他的机器学习定义也都是在机器学习定义的基础上加上不同的限制条件衍生出来。
alex1801·2023-03-31 10:49

小样本学习（Few-shot Learning）之特征提取器-最大后验概率估计（MAP）、Wasserstein距离、最优传输-Sinkhorn算法

新的方向，在做特征提取器部分发现网上知识点分散，在此总结一下小样本学习（Few-shotLearning）之特征提取器-最大后验概率估计（MAP）、Wasserstein距离、最优传输-Sinkhorn
gcheney·2023-03-31 01:03

小样本学习——概念、原理与方法简介

作者：Serendipity（浙江大学网络空间安全博士在读）地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/258562899参考论文地址：https://arxiv.org/pdf/2009.02653.pdf简要说明：Few-shotlearning(FSL)含义：得到从少量样本中学习和概括的能力人工智能与人类智能的区别人工智能：机器学习算法需要成千上万个有监督样本来保证模型的
墨染青clothing·2023-03-12 16:44

《Edge-Labeling Graph Neural Network for Few-shot Learning》翻译

Edge-LabelingGraphNeuralNetworkforFew-shotLearning摘要在本文中，我们提出了一种新的边标签图神经网络，其在边标签图上采用深度学习进行小样本学习。
墨染青clothing·2023-02-19 07:56

论文笔记：Template-free Prompt Tuning for Few-shot NER

：https://arxiv.org/pdf/2109.13532.pdf代码地址：https://github.com/rtmaww/EntLM/Abstract基于提示学习的方法成功应用于句子级的小样本学习任务主要得益于模板和标签词的复杂设计
Daisymanman·2023-02-17 18:01

论文阅读：GeoAug: Data Augmentation for Few-Shot NeRF with Geometry Constrain

这个问题在小样本学习中尤为明显，往往在没有足够训练数据的情况下，很难使得MLP网络学习到正确的几何的隐表示，表现为深度数据的混乱和失真。
BlueagleAI·2023-02-16 23:37

论文——Gao_Making Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners

当然，不同的pretrainlanguagemodel带来的影响也是不同的论文背景还是基于提示学习的小样本学习，在缩小范围，就是语言模型，怎么充分挖掘语言模型的潜力》背景（1）：GPT3模型。
QianTu&·2023-02-16 23:22

【AI技术分享会第8期】EMNLP 2022 小样本学习论文解读来啦！开年直播好礼相送

一、分享议题：【EMNLP2022】小样本学习论文解读二、直播时间：2023年2月8日（周三）18：00-18：40三、议题介绍：随着预
·2023-02-06 10:20

【论文翻译】Meta R-CNN : Towards General Solver for Instance-level Low-shot Learning

MetaR-CNN:TowardsGeneralSolverforInstance-levelLow-shotLearningMetaR-CNN：面向实例级小样本学习的通用解算器论文地址：https:/
小张好难瘦·2023-02-06 08:29

openmmlab ai day2

其中提到的自监督学习、小样本学习等理解给了很好的启发。整体对图像分类重新巩固了概念。
shawwn98·2023-02-05 09:11

【论文速递】WACV2023 - 循环相似注意力的小样本医学图像分割

Few-shotMedicalImageSegmentationwithCycle-resemblanceAttention获取地址：https://arxiv.org/pdf/2212.03967.pdf博主关键词：小样本学习
凤⭐尘·2023-02-04 10:17

使用Tensorboard查看训练过程(tf.summary.FileWriter)

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·2023-02-02 22:32

人脸匹配对齐算法pytorch_PyTorch 实现孪生网络识别面部相似度

那么接下来，我就将讨论小样本学习(OneShotLearning)，其旨在缓解诸如此类的问题，以及如何在PyTorch中实现一个使用它的神经网络。本文假设你对神经网络知识有所了解。
shy希望遇到你姑娘·2023-02-01 14:33

【论文速递】PR2023 - 基于自正则原型网络的小样本语义分割

Self-RegularizedPrototypicalNetworkforFew-ShotSemanticSegmentation获取地址：https://arxiv.org/pdf/2210.16829.pdf博主关键词：小样本学习
凤⭐尘·2023-02-01 11:20

NeurIPS 2021 | 通过寻找平坦最小值，克服小样本增量学习中的灾难性遗忘

©作者|FlyingBug单位|哈尔滨工业大学（深圳）研究方向|小样本学习写在篇首本文分享的这篇论文是NeurIPS2021的一篇Few-Shot增量学习(FSCIL)文章，这篇文章通过固定backbone
PaperWeekly·2023-02-01 02:53

ICML 2020 | 小样本学习首次引入领域迁移技术，屡获新SOTA结果

2020-06-2202:19:23本文介绍的是ICML2020论文《Few-ShotLearningasDomainAdaptation:AlgorithmandAnalysis》，论文作者来自中国人民大学卢志武老师组。作者|管界超编辑|丛末论文地址：https://arxiv.org/pdf/2002.02050.pdf代码地址：https://github.com/JiechaoGuan/F
喜欢打酱油的老鸟·2023-01-31 16:32

基于小样本知识蒸馏的乳腺癌组织病理图像分类

基于小样本知识蒸馏的乳腺癌组织病理图像分类期刊：中国计量大学学报时间：2022研究院：中国计量大学关键词：乳腺癌；知识蒸馏；图像分类；小样本学习；卷积神经网络方法简介本文使用的知识蒸馏方案是基于小样本的双级蒸馏策略
HoraceO·2023-01-30 18:28

基于MAML的改进方法总结

元学习是解决小样本学习问题的重要方法之一，现已取得较为优异的成绩。元学习方法大体上可以分为基于优化的和基于度量两种。基于度量的方法是非参数方法，包括孪生网络、关系网络、匹配网络等。
keive13·2023-01-30 13:10
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