自己编写元学习

论文阅读笔记 [NIPS2019] Learning to Self-Train for Semi-Supervised Few-Shot Classification

学习自我训练的半监督小样本分类Li-nips2019-LST-LearningtoSelf-TrainforSemi-SupervisedFew-ShotClassification摘要作者提出了一种新颖的半监督元学习方法
勇敢的仙人掌·2023-01-19 12:31

有限元学习笔记-非线性问题建模与张量应用

开始啃最硬的骨头，非线性连续介质力学问题的有限元解法及张量应用。《有限元法》对非线性问题的表示和《张量分析》对张量的表示一样酷。有了张量分析，连续介质物理问题就如鱼得水，否则寸步难行。
lijil168·2023-01-18 18:22

mybatis-plus多表分页查询最佳实现（简单）

1.简介在MybatisPlus中，虽然IService接口帮我们定义了很多常用的方法，但这些都是T对象有用，如果涉及到多表的查询，还是需要自定义Vo对象和自己编写sql语句，MybatisPlus提供了一个
单筱风·2023-01-18 17:19

软考高项：信息网络安全知识模拟题

C.用户给自己编写的文档加上水印。D.用户在网上下载了一份带水印的文档，去掉了水印。正确答案:A解析:A选项属于身份鉴别的过程。
香水有毒吖·2023-01-18 16:57

机器学习之神经网络（五）手写数字识别案例调库实现

库函数导入，数据集的加载，适当缩放特征；将数据集随机分成训练集和测试集；调用神经网路相关库函数，或者自己编写的神经网络函数；建立适当的神经网络模型，包
繁华三千东流水·2023-01-18 16:38

动手学深度学习---下载d2l

编程环境Miniconda+jupyternotebook+torch+python问题：在跟着李沐的视频的学习深度学习过程中，其中使用到了一个李沐自己编写的包d2l,因为没有它，所以视频中很多代码我都没有实现
至尚·2023-01-18 10:46

【机器学习之模型融合】Stacking堆叠法

目录1、Stacking的基本思想2、思考3、在sklearn中实现Stacking3.1、导入工具库和数据3.2、定义交叉验证评估函数3.3、个体学习器与元学习器的定义3.4、模型构建4、元学习器的特征矩阵
拟禾·2023-01-17 14:13

【sklearn】模型融合_堆叠法

Stacking参数含义1.工具库&数据2.定义交叉验证函数2.1对融合模型2.2对单个评估器3.定义个体学习器和元学习器3.1个体学习器3.2元学习器4.评估调整模型5.元学习器的特征矩阵5.1特征矩阵两个问题
rejudge·2023-01-17 13:38

MAML-RL Pytorch 代码解读 (12) -- maml_rl/envs/mujoco/ant.py

envs/mujoco/ant.py基本介绍源码链接文件路径`import`包`AntEnv()`类`AntVelEnv()`类`AntDirEnv()`类`AntPosEnv()`类基本介绍在网上看到的元学习
Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:29

MAML-RL Pytorch 代码解读 (5) -- maml_rl/envs/init.py和utils.py

init.py和utils.py基本介绍源码链接文件路径`__init__.py`文件`import`包代码段`utils.py`文件`import`包`mujoco_wrapper`函数基本介绍在网上看到的元学习
Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:29

MAML-RL Pytorch 代码解读 (6) -- maml_rl/envs/bandit.py

--maml_rl/envs/bandit.py基本介绍源码链接文件路径`import`包`BernoulliBanditEnv()`类`GaussianBanditEnv()`类基本介绍在网上看到的元学习
Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:29

MAML-RL Pytorch 代码解读 (3) -- maml_rl/policies/normal_mlp.py

MAML-RLPytorch代码解读(3)--maml_rl/policies/normal_mlp.py基本介绍源码链接文件路径`import`包`NormalMLPPolicy()`类基本介绍在网上看到的元学习
Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:59

MAML-RL Pytorch 代码解读 (4) -- maml_rl/policies/categorical_mlp.py

代码解读(4)--maml_rl/policies/categorical_mlp.py基本介绍源码链接文件路径`import`包`CategoricalMLPPolicy()`类基本介绍在网上看到的元学习
Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:59

MAML-RL Pytorch 代码解读 (2) -- maml_rl/policies/policy.py

MAML-RLPytorch代码解读(2)--maml_rl/policies/policy.py基本介绍源码链接文件路径`import`包`weight_init()`函数`Policy()`类基本介绍在网上看到的元学习
Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:58

MAML-RL Pytorch 代码解读 (1) – main.py

MAML-RLPytorch代码解读(1)--main.py基本介绍源码链接`if__name__=="__main__"`代码主程序`main()`函数`total_rewards()`函数基本介绍在网上看到的元学习
Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:28

MAML-RL Pytorch 代码解读 (8) -- maml_rl/envs/navigation.py

MAML-RLPytorch代码解读(8)–maml_rl/envs/navigation.py基本介绍在网上看到的元学习MAML的代码大多是跟图像相关的，强化学习这边的代码比较少。
Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:55

MAML-RL Pytorch 代码解读 (7) -- maml_rl/envs/mdp.py

mdp.py文章目录MAML-RLPytorch代码解读(7)--maml_rl/envs/mdp.py基本介绍源码链接文件路径`import`包`TabularMDPEnv()`类基本介绍在网上看到的元学习
Ctrl+Alt+L·2023-01-16 09:24

ros2 Navigation 学习笔记 第四章（the construct 网站）

中怎么部署路径规划Nav2plannerNav2controllerNav2bt-navigatorNavigationbehaviors包括recoverybehaviors路径规划是什么意思在之前的单元学习了建图和定位
PC2721·2023-01-16 07:48

【论文阅读】MaskSplit:用于小样本语义分割的自监督元学习

MaskSplit:Self-supervisedMeta-learningforFew-shotSemanticSegmentationWACV2022|paper|github|bilibili一句话总结：首先使用显著性评估提取伪背景掩膜，再用掩膜分割分别创建支持集和查询集对，解决了自监督小样本语义分割缺少标签和掩膜所以难以确定其类别，以致于无法构建相同类别的支持集和查询集对的问题，首次注重自
GinPd·2023-01-15 11:25

c++元编程模板函数重载匹配规则示例详解

而元学习，指的是学习学习本身，去学习如何更好地学习，也就是提升学习能力。所以“元”概念，在很多时候值得就是把关注对象
·2023-01-15 02:21

Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

摘要我们为元学习提出了一个算法是模型无关model−agnosticmodel-agnosticmodel−agnostic.在某种意义上，其与用梯度下降训练的模型是兼容的，可以应用在大量不同的学习问题上
big_matster·2023-01-14 12:28

什么是元学习

什么是元学习元学习介绍元学习希望能够使得模型获取调整超参数能力，使其可以在获取已有的知识基础上，快速学习新任务。
big_matster·2023-01-14 12:28

Uplift 经典模型介绍

Uplift经典模型介绍1.元学习相关模型1.1双模型(TwoModel,T-Learner)1.2单模型(SingleModel,S-Learner)1.3X-Learner模型2.Uplift树模型
湖南大学研究生-杜敏·2023-01-14 09:54

在IDEA中配置Mybatis核心配置文件和映射文件的模板

文章目录Mybatis核心配置文件模板配置Mybatis映射文件的模板配置Mybatis的配置文件和映射文件，有DTD和一些标签是必须，自己编写的话会记不住要引入的DTD，在IDEA中可以自定义文件的模板
忆亦何为·2023-01-14 08:33

C++细讲深浅拷贝与初始化列表如何操作

目录深浅拷贝区别代码解释特别注意内存图解释初始化列表语法具体实现总结深浅拷贝区别上一节简单提了编译器会默认给我们提供值拷贝构造函数，结果是新的对象会拥有和传入对象一样的属性，由编译器提供的拷贝构造被称为浅拷贝构造，而由我们自己编写的不同于编译器提供的拷贝构造函数就叫深拷贝构造了
·2023-01-14 04:19

《C语言进阶》使用qsort完成通用排序讲解（附qsort原理讲解和自己编写qsort的方法）（使用回调函数完成）

目录1.qsort函数简介2.qsort函数应用3.如何编写qsort函数1.qsort函数简介首先附上一张msdn上qsort函数的详解voidqsort(void*base,size_tnum,//待排序的元素个数size_twidth,//一个元素的大小，单位是字节int(*cmp)(constvoid*e1,constvoid*e2)//cmp指向的是：排序时，用来比较2个元素的函数);q
ILLENIUM..·2023-01-14 03:04

python处理地震sac数据_自己开发的一个SEED格式地震数据转换为SAC格式数据，并完成世界时整天波形合并的Python脚本...

以往我进行这类工作时，主要使用广东省地震局提供的Event2SAC.sh脚本完成数据转换，再自己编写一些基于SAC代码或matlab代码的脚本完成数据合并工作。
勤婧知浩·2023-01-13 10:45

Linux 自带的LED 灯驱动实验

Linux内核自带LED驱动使能Linux内核自带LED驱动简介LED灯驱动框架分析module_platform_driver函数简析gpio_led_probe函数简析设备树节点编写运行测试前面我们都是自己编写
行稳方能走远·2023-01-13 07:34

COLING'22 | MetaPrompting：基于元学习的soft prompt初始化方法

每天给你送来NLP技术干货！论文名称：MetaPrompting:LearningtoLearnBetterPrompts论文作者：侯宇泰，董泓源，王兴昊，李博涵，车万翔原创作者：董泓源论文链接：https://aclanthology.org/2022.coling-1.287/转载出处：哈工大SCIR点击这里进群—>加入NLP交流群1.简介Prompt通过将输入文本填入预设prompt模板的方
zenRRan·2023-01-13 01:20

自制QQ机器人插件笔记[nonebot2部署于ubuntu系统服务器]

前言目前机器人框架有很多,框架内也有很多插件实现各种各样的功能.但是当我们想要的功能没有理想的插件可以实现时,也就需要自己编写一个插件.很多框架只支持易语言编写的插件,但是我个人认为易语言的编程体验十分不好
丁仪教授&Triority·2023-01-12 16:34

C语言自己编写头文件

1.首先编写head.h1#ifdef_HEAD_H2#define_HEAD_H3intadd(int,int,int);4#endif2.在同级目录下编写head.c1#include"head.h"2#include3intadd(inta,intb,intc)4{5intresult=0;6printf("%s","Pleaseenterthenumber:");7scanf("%d%d%
bobuddy·2023-01-12 13:32

Meta-learning原来有这么多用途，一文汇总元学习在5个问题中的应用

如果觉得我的算法分享对你有帮助，欢迎关注我的微信公众号“圆圆的算法笔记”，更多算法笔记和世间万物的学习记录～在Meta-learning核心思想及近年顶会3个优化方向一文中，我们从meta-learning的基础思想出发，并介绍了MAML经典模型，以及在此基础上最近3年学术界对meta-learning算法本身的不同角度优化。Meta-learning可以理解为是一个工具，它可以应用于很多不同的场
fareise·2023-01-12 12:08

MATLAB——PCM编译码实验

实验原理1.掌握PCM编码原理和译码原理2.练习使用Matlab编程实现PCM编码和译码3.了解失真度的概念，能对译码结果进行失真度分析二、实验原理三、实验要求1、用Matlab产生一模拟信号，如：或者自己编写一信号
WHS-_-2022·2023-01-12 12:00

基于OpenCV实现两种方法测量圆弧长度（步骤 + 源码）

因为OpenCV中没有提供现成计算圆弧的方法，所以需要自己编写，本文将提供2种不同的方法来实现，仅供参考。
Color Space·2023-01-12 10:39

机器学习HW15元学习

Few-shotClassification实验1、simple2、medium3、strong4、boss三、代码模型构建准备工作一、简介任务对象是Omniglot数据集上的few-shotclassification任务，内容是利用元学习找到好的初始化参数
Raphael9900·2023-01-12 06:34

如何使用博图PLC S7-1200/1500来仿真PID（含被控对象传递函数）

软件：博图V15.1PID控制器：自己编写被控对象传递函数：调用西门子官
dlwlrma_516·2023-01-11 12:48

使用python程序自动克隆Azure DevOps Server中的Git库（令牌pat认证）

AzureDevOps的接口生成令牌2.2生成Base64编码格式的认证字符2.3在git命令行中使用base64字符作为认证字符1.场景描述在最近的一次项目实施过程中，客户提出这样的一个需求，希望使用自己编写的程序
Azure DevOps·2023-01-11 10:10

【学习】Meta Learning、

文章目录一、MetaLearning什么是元学习？
Raphael9900·2023-01-11 10:28

元学习概述（Meta-Learning）

转载自：凉爽的安迪-深度瞎学一文入门元学习（Meta-Learning）写在前面：迄今为止，本文应该是网上介绍【元学习（Meta-Learning）】最通俗易懂的文章了（保命），主要目的是想对自己对于元学习的内容和问题进行总结
一只工程狮·2023-01-11 06:15

迁移学习笔记3: TCA, Finetune, 与Triplet Network(元学习)

主要想讲的内容有:TCA,Finetune,TripletNetwork迁移学习与元学习有哪几类方法想讲的目标(但不一定完全能写完,下一次笔记补充):分别属于什么方法,处于什么位置,它们之间的关联与区别用到的场合常用于解决的问题例子工业场景数据集
lagoon_lala·2023-01-11 06:43

入门元学习（Meta-Learning）（附代码）2021-07-01

转自：凉爽的安迪腾讯算法工程师https://zhuanlan.zhihu.com/p/136975128写在前面：迄今为止，本文应该是网上介绍【元学习（Meta-Learning）】最通俗易懂的文章了
myWhaleSon·2023-01-11 06:40

2021李宏毅机器学习课程-YouTube第十三部分、元學習Meta Learning

第十三部分、元學習MetaLearning1.复习机器学习(ML)2.元学习(MetaLearning)1）第一步，定义F(φ)2）第二步，求Loss()损失3）第三步，找一个φ，让L(φ)最小3.MLv.s.Meta1
Liuyc-Code boy·2023-01-11 06:39

Few-shot Object Detection via Feature Reweighting 论文笔记

本文提出了一个以元学习为基础的框架，如下图所示。这个框架的设计思想是充分探索从一些基础目标中学到的知识，从而通过少量样本从新颖类别中检测目标。
头柱碳只狼·2023-01-11 01:42

基于SE的半监督元学习网络在小样本故障诊断中的应用

Semi-supervisedmeta-learningnetworkswithsqueeze-and-excitationattentionforfew-shotfaultdiagnosis基于SE的半监督元学习网络在小样本故障诊断中的应用代码链接
搬砖小孩Superme·2023-01-10 13:04

什么是小样本学习Few-Shot Learning、元学习

此外，在论文《Meta-learningforFew-shotNaturalLanguageProcessing:ASurvey》中还提到，FSL在元学习中的新任务只有K个已标记的样本和大量
silhouette10·2023-01-10 06:21

元学习(meta learning)和小样本学习(few-shot learning)

Metalearningfew-shotlearning是metalearning中的一种。可将few-shotlearning看做是metaleaning即可。Metalearning与传统监督学习的区别传统监督学习：对于一个给定训练数据集，通过训练使模型可以识别训练数据集，并将其泛化到测试数据集中。要求测试数据集中数据标签类别包含在训练数据集中。metalearning：目的是让模型learn
卡子爹·2023-01-10 06:21

交通预测-T-GCN-时间图卷积网络代码及原理

GCN用来学习复杂的拓扑结构来捕获空间依赖，门控循环单元学习交通数据的
Mr_不想起床·2023-01-09 06:53

[论]【MGT】Meta Graph Transformer: A Novel Framework for Spatial–Temporal Traffic Prediction

ANovelFrameworkforSpatial–TemporalTrafficPrediction原文，见这里作者：XueYe,ShenFang,FangSun，ChunxiaZhang,ShimingXian期刊：爱思唯尔Neurocomputing关键字：交通预测，时空建模，元学习
panbaoran913·2023-01-08 15:21

小样本元学习论文阅读 | Few-shot Learning with Noisy Labels, Facebook, CVPR2022

目录1.motivation2.contribution3.Staticalternativestothemean1)空间中值原型2)相似度加权原型4.Learningaprototypeaggregator1)TraNFS2)训练/优化流程5.实验部分6.总结1.motivation在对新类进行训练时，FSL方法通常假定支持集是干净的，也就是样本标记是准确的。但这种假设通常是不现实的，虽然这里支
RitaRao·2023-01-08 10:38

元学习论文阅读 | CAD: Co-Adapting Discriminative Features for Improved Few-Shot Classification, CVPR2022

1motivationFEAT(CVPR2020)中提出了embeddingadaptation这个概念，具体来说就是对supportset的样本利用transformer等方式实现信息聚合，获取这些样本更好的特征。不足的地方是没有利用query信息。2contribution1）为了改进基于模型的嵌入自适应，本文建议通过selfattention对支持集和查询集的实例的嵌入/表示进行微调，以获取
RitaRao·2023-01-08 10:07
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