小样本学习FSL

论文阅读笔记《PARN: Position-Aware Relation Networks 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  本文提出一种基于度量学习的小样本学习算法（PARN）。
深视·2022-12-28 23:56

元学习、迁移学习、对比学习、自监督学习与少样本学习的关系解读

文章目录前言一、对比自监督学习与FSL1.对比学习与自监督学习2.自监督学习与FSL二、元学习与FSL1.元学习是什么2.元学习与FSL三、迁移学习与FSL1.迁移学习2.迁移学习与FSL总结前言本人的研究方向是少样本图像分类
辣椒油li·2022-12-28 07:53

元学习在小样本学习任务中的应用

0、前言本博文参考论文《Improvingmeta-learningmodelviameta-contrastiveloss》讲述元学习在小样本学习中的应用，并在小样本学习的设定下，对学习所得的元知识进行正则化
机器猫001·2022-12-27 21:47

【NLP】自然语言处理中的数据增强

自然语言处理中的数据增强  在实际的生产场景下，数据的稀缺性是一种常见的现象，因此如何进行数据增强或者是小样本学习是十分关键的技术。
郝同学·2022-12-26 04:19

论文|少样本学习综述

少样本学习（FSL）的意义：实际中，医学、军事、金融等一些领域由于无法获取足够的训练样本标签（可能是涉及隐私安全花费等），所以少样本学习很有意义。意
不抱我起来就没法医治·2022-12-26 00:50

多模态小样本

Large-ScaleFew-ShotLearningviaMulti-ModalKnowledgeDiscovery（解决大类别下的小样本学习）关键点：视觉特征分块；语义弱监督的引入在视觉空间中，将图片分为三种
DeepWWJ·2022-12-26 00:45

从技术到科学，中国AI向何处去？

3、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、知识与数据的有机融合。4、AI在当下最大的机会：用AI解决科学重要难题（AIforScience
喜欢打酱油的老鸟·2022-12-25 02:42

Ubuntu系统下MRIcroN、FSL6.0.5、Freesurfer7.1.1、ANTs、MRtrix3、AFNI的安装详解——核磁共振数据处理必备

Ubuntu系统下MRIcroN、FSL6.0.5、Freesurfer7.1.1、ANTs、MRtrix3、AFNI的安装详解一、安装MRIcroN二、FSL6.0.5完整安装与FSLeyes等NotFound
sta@ma@brain·2022-12-25 01:39

论文阅读笔记《Generating Classification Weights with GNN Denoising Autoencoders 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  本文提出一种采用图神经网络GNN的小样本学习算法，本质上还是一种学习参数更新策略的元学习算法，使得模型参数能够根据在基础数据集上得到的模型和少量的新样本进行更新
深视·2022-12-24 20:23

Python读取NIFTI格式图像（.nii文件）和 .npy格式文件

单独的.nii格式文件的优势就是可以使用标准的压缩软件（如gzip）进行压缩，而且一些分析软件包（比如FSL）可以直接读取和写入压缩的.nii文件（扩展名为.nii.gz）。
NANCYGOODENOUGH·2022-12-23 07:33

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AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017
TBYourHero·2022-12-21 12:30

论文阅读问题总结(一)：Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning

本篇论文主要解决小样本学习问题：尝试解决One-shotlearning、Few-shot、Zero-shot的小样本学习问题。是Embedding-based小样本学习方法的一种。
炼丹师祖·2022-12-21 12:59

论文阅读：Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning

RelationNetworkforFew-ShotLearning地址：https://arxiv.org/abs/1711.06025v2代码：https://github.com/floodsung/LearningToCompare_FSL
csCaiRujia·2022-12-21 12:57

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

比如儿童很容易通过一张图片或者“带着条纹的马”这些描述来知悉斑马的概念，这些都是机器做不到的，因此也激起了研究小样本学习
不说话装高手H·2022-12-21 12:56

NeurIPS2022 | 训练缺少数据？你还有“零样本学习(zero-shot Learning)”（香槟分校）

编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2022-10-09引言 虽然单向预训练模型(如：GPT)和双向预训练模型（如Bert）在小样本学习任务中取得了不错的成绩，但是它们在零样本学习任务中的潜力并未充分挖掘
AINLPer·2022-12-20 19:10

pytorch __getitem__ 返回值

在pytorch中若是使用自定义数据集,需要定义Dataset类,并覆盖父类的__len__和__getitem__函数举个例子,返回常规的数据对x,y也可以是多个x,y比如小样本学习中需要querysupport
_茂茂·2022-12-20 13:42

《预训练周刊》第9期：TABBIE：表格数据的预训练表示、「视觉预训练神作」：不用图片却训出图像识别SOTA？...

本期周刊，我们选择了9篇预训练相关的论文，涉及音频字幕生成、多模问答、表格数据、模型结构、图像生成、表征学习、小样本学习、人像抠图和
智源社区·2022-12-18 11:14

maml代码的pytorch版本-higher

https://github.com/facebookresearch/higher2.基于higher包实现的https://github.com/YuhaoWong0103/fsl_ts3.没有用higher
D. ！S neo·2022-12-18 02:57

(翻译)Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector具有注意力RPN和多关系检测器的小样本目标检测

文章目录前言一、背景二、相关工作——RelatedWorks2.1通用目标检测2.2小样本学习三、FSOD数据集——AHighly-DiverseFew-ShotObjectDetectionDataset3.1FSOD
咸鸭蛋黄儿·2022-12-18 01:09

今日 Paper | 新闻推荐系统；多路编码；知识增强型预训练模型等

2020-01-2105:41:48目录用多尺度自监督表征提高小样本学习的表现详细了解如何设计和使用一个基于深度学习的新闻推荐系统几何GCN提升鲁棒性的多路编码常识故事生成的知识增强型预训练模型用多尺度自监督表征提高小样本学习的表现论文名称
喜欢打酱油的老鸟·2022-12-17 09:04

【dMRI】desktop docker配置FSL工具链环境

1、自动下载并启动dockerrun--rm-it-v"D:/USC/LONI-student-worker/FSL_workshop":/usr/src/appdiannepat/fsl6/bin/bash
_less is more·2022-12-16 18:55

Diffusion-weighting in MRI 学习笔记

图片引用自FSL官网学习DTI，不能逾越的软件当推FSL，我的学习笔记及部分博文图片也来自于FSL官网教程，仅供学习谈论。
clancy_wu·2022-12-16 18:51

2021论文解读：Learning To Count Everything

1研究近况1.1小样本当前的小样本学习研究主要集中在分类任务上，例如图片（物体）分类、文本分类。
skipper-f·2022-12-16 08:35

论文阅读笔记《Few-Shot Learning with Metric-Agnostic Conditional Embeddings》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想  本文提出一种基于度量学习的小样本学习算法，思想上与RelationNetwork接近，没有明确定义一种度量方法，而是利用卷积神经网络学习并利用softmax
深视·2022-12-15 18:24

论文速递：AAAI 2023 | 优图16篇论文速览，含多标签分类、姿态估计、目标检测、HOI、小样本学习等研究方向

近日，AAAI2023（AssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence）国际先进人工智能协会公布了录用结果，本届会议共有8777篇投稿，录用1721篇，录用率19.6%。AAAI是人工智能领域的主要学术组织之一，是一个国际化的非营利科学组织，旨在推动人工智能领域的研究和应用，增进大众对人工智能的了解。会议始于1980年，既注重理论，也注重应
迷人的秋·2022-12-14 10:32

模型精度再被提升，统一跨任务小样本学习算法 UPT 给出解法！

近日，阿里云机器学习平台PAI与华东师范大学高明教授团队、达摩院机器智能技术NLP团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2022上发表统一多NLP任务的预训练增强小样本学习算法UPT（UnifiedPromptTuning
阿里云云栖号·2022-12-14 10:53

【arXiv 2021】Cluster Contrast for Unsupervised Person Re-Identification（CCU）

文章目录方法概述内容概要工作概述成果概述方法详解方法框架算法描述具体实现实验结果总体评价引用格式参考文献小样本学习与智能前沿（下方↓公众号）后台回复“CCU”，即可获得论文电子资源。
_Summer tree·2022-12-14 05:57

《预训练周刊》第28期：M6-10T：高效多万亿参数预训练的共享去链接范式、大模型自然语言处理的最新进展综述

关于周刊本期周刊，我们选择了11篇预训练相关的论文，涉及模型训练、图像编码、气候文本、对比学习、文本生成评估、小样本学习、决策推理、胚胎突变预测、蛋白质分析、数据集检测和模型可解释性的探索。
AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2022-12-13 21:44

《预训练周刊》第28期：M6-10T：高效多万亿参数预训练的共享去链接范式、大模型自然语言处理的最新进展综述...

No.28智源社区预训练组预训练研究观点资源活动关于周刊本期周刊，我们选择了11篇预训练相关的论文，涉及模型训练、图像编码、气候文本、对比学习、文本生成评估、小样本学习、决策推理、胚胎突变预测、蛋白质分析
智源社区·2022-12-13 21:44

模型精度再被提升，统一跨任务小样本学习算法 UPT 给出解法！

近日，阿里云机器学习平台PAI与华东师范大学高明教授团队、达摩院机器智能技术NLP团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2022上发表统一多NLP任务的预训练增强小样本学习算法UPT（UnifiedPromptTuning
阿里云大数据AI技术·2022-12-13 09:33

Few-Shot 小样本学习 论文检索

ReferencesDiscriminativek-shotlearningusingprobabilisticmodels.arXivpreprintarXiv:1706.00326(2017)Acloserlookatfew-shotclassification.In:ICLR(2019)【已读】Diversitywithcooperation:Ensemblemethodsforfew-sh
TBYourHero·2022-12-13 06:55

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AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017
TBYourHero·2022-12-13 06:55

距离你解决小样本/少数据难题，只差这篇文章

文章目录什么是小样本学习？
cv君·2022-12-13 02:05

Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) 理解

模型不可知元学习(Model-AgnosticMeta-Learning,MAML)的目标是使模型每次的梯度更新更有效、提升模型的学习效率、泛化能力等，它可以被看做一种对模型进行预训练的方法，适用于小样本学习
cnblogs.com/qizhou/·2022-12-12 20:35

影像组学

首推Ants,其次FSL，此外3DSlicer组间也可进行配准。另外，SimpleITK包可支持多种编程
Li_yi_chao·2022-12-11 22:55

【CVPR2022】【小样本分类和分割】Integrative Few-Shot Learning for Classification and Segmentation

用于分类和分割的综合小样本学习文章目录Abstract一、Problemformulation二、IntegrativeFew-ShotLearning(iFSL)三、5.Modelarchitecture
JOJO-XU·2022-12-11 16:45

Span 抽取和元学习能碰撞出怎样的新火花，小样本实体识别来告诉你！

这是一种面向命名实体识别的小样本学习算法，采用两阶段的训练方法，检测文本中最有可能是命名实体的Span，并且准确判断其实体类型，在仅需要标注极少训练
阿里云大数据AI技术·2022-12-10 18:36

Meta-DETR: Image-Level Few-Shot Object Detection with Inter-Class Correlation Exploitation个人理解和待解决疑问

get到的点该方法和传统meta小样本学习方法：之前的方法单次比对一个supportclass的相似度，本文同时比较所有supportclass，从而利用到了class之间的关联性；有些传统方法需要先保证生成正确的
qq_41064487·2022-12-10 18:31

Span抽取和元学习能碰撞出怎样的新火花，小样本实体识别来告诉你！

这是一种面向命名实体识别的小样本学习算法，采用两阶段的训练方法，检测文本中最有可能是命名实体的Span，并且准确判断其实体类型，在仅需要标注极少训练数据的情况下，提升预训练语言模型在命名实体识别任务上的精
阿里云技术·2022-12-10 15:36

算法 KECP 被顶会 EMNLP 收录，极少训练数据就能实现机器阅读理解

KECP是一种面向机器阅读理解的小样本学习算法，采用Prompt-Tuning作为基础学习范式，在仅需要标注极少训练数据的情况下，在给定文章中抽
阿里云技术·2022-12-10 15:29

Span 抽取和元学习能碰撞出怎样的新火花，小样本实体识别来告诉你！

这是一种面向命名实体识别的小样本学习算法，采用两阶段的训练方法，检测文本中最有可能是命名实体的Span，并且准确判断其实体类型，在仅需要标注极少训练数据的情况下，提升预训练语言模型在命名实体识别任务上的精
阿里云云栖号·2022-12-09 21:48

算法 KECP 被顶会 EMNLP 收录，极少训练数据就能实现机器阅读理解

KECP是一种面向机器阅读理解的小样本学习算法，采用Prompt-Tuning作为基础学习范式，在仅需要标注极少训练数据的情况下，在给定文章中抽
阿里云云栖号·2022-12-09 21:11

算法 KECP 被顶会 EMNLP 收录，极少训练数据就能实现机器阅读理解

KECP是一种面向机器阅读理解的小样本学习算法，采用Prompt-Tuning作为基础学
阿里云大数据AI技术·2022-12-09 09:01

【阅读笔记】Combat data shift in few-shot learning with knowledge graph

Abstract在元学习框架下设计了许多小样本学习方法，它从各种学习任务中学习并推广到新任务。这些元学习方法在所有样本都来自相同分布（i.i.d.观察）的情况下实现了预期的性能。
一只瓜皮呀·2022-12-08 19:09

Limited Data Rolling Bearing Fault Diagnosis With Few-Shot Learning(基于小样本学习的有限数据滚动轴承故障诊断)

LimitedDataRollingBearingFaultDiagnosisWithFew-ShotLearning基于小样本学习的有限数据滚动轴承故障诊断摘要这一篇文章主要研究有限训练数据下的轴承故障诊断问题
搬砖小孩Superme·2022-12-08 16:58

小样本学习记录————利用所有数据的元学习Few-shot Text Classification with Distributional Signatures

小样本学习记录————利用所有数据的元学习Few-shotTextClassificationwithDistributionalSignatures在计算机视觉中，低水平的模式是可以跨学习任务迁移的。
云溪龙·2022-12-08 14:01

小样本学习记录————文本中特征空间的数据增强MEDA： Meta-Learning with Data Augmentation for Few-Shot Text Classification

Meta-LearningwithDataAugmentationforFew-ShotTextClassification出发点数据增强球合成器合成模块Synthesismodule转换模块Transformationmodule损失函数球生成器部分损失函数元学习损失训练策略实验数据集结语出发点对于小样本学习文本分类问题中
云溪龙·2022-12-08 14:01

小样本学习记录————在提取特征中对抗的小样本Meta-Learning Adversarial Domain Adaptation Network for Few-Shot（MLADA）

小样本学习记录————在提取特征中对抗的小样本Meta-LearningAdversarialDomainAdaptationNetworkforFew-Shot（MLADA）Meta-LearningAdversarialDomainAdaptationNetworkforFew-Shot
云溪龙·2022-12-08 14:31

MSN：用于小样本学习的掩码孪生网络

原文：AssranM,CaronM,MisraI,etal.MaskedSiameseNetworksforLabel-EfficientLearning[J].arXivpreprintarXiv:2204.07141,2022.源码：https://github.com/facebookresearch/msn我们提出了掩码孪生网络(MaskedSiameseNetworks，MSN)，这是一
Civisky·2022-12-08 14:30

孪生神经网络_Fewshot Learning(小样本学习) 之Siamese Network(孪生神经网络)

在往期的神经网络中，我们训练样本的时候需要成千上万的样本数据，在对这些数据进行收集和打标签的时候，往往需要付出比较多的代价。比如我们需要采集某个型号的设备开启时一段时间内的信号，那么我们需要对该种型号的设备，开启成千上万次，才能采集到那么多电信号用来训练，这无疑对我们的设备造成损害。因此，使用更少的样本学习到更多的特征，成为机器学习所追求的目标之一。常说的one-shotlearning和few-
weixin_39633774·2022-12-08 14:29
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