自己编写元学习第28页

数字图像处理--卷积运算

数字图像处理–卷积运算1、主要内容（1）自己编写一维卷积和二维卷积运算程序；（2）用Python自带的一维卷积和二维卷积函数实现卷积运算；（3）对比(1)(2)结果，对自己编写的运算程序进行修改和优化。

MZYYZT·2022-12-09 15:44

cmake(7)：find_package命令详解

如果是自己编写的库，需要如何做才能使用该命令进行构建等原理性问题却始终困扰着我。这篇文章参考cmake官方文档和网上前辈的文章记录自己对find_package命令的学习和分析。

翔底·2022-12-09 10:10

C语言实习游戏——扫雷游戏

早些年，在WindowsXP等微软早期版本的操作软件自带扫雷游戏，给无数初次接触计算机的我们带来了欢乐，等长大后学习了计算机相关组成原理及变成语言后，总想自己编写一个扫雷程序。

joes_ju·2022-12-09 09:58

基于simulink平台的非线性模型预测控制算法实现代码，无人驾驶运动控制

基于simulink平台的非线性模型预测控制算法实现代码，无人驾驶运动控制，代码自己编写的。ID:2910607171173480tbNick_1pmnj

「已注销」·2022-12-09 09:28

Few-shot learning（少样本学习，入门篇）

1.2元学习和传统有监督学习的区别是什么？

小学生mistluo·2022-12-09 02:19

matlab画基尼系数,Dagum基尼系数分解的MATLAB程序代码(更新)

去年写论文时，参考Dagum(1997)论文中提供的算例，自己编写了一个MATLAB版的计算程序，在这里分享给大家。转载和使用请注明出处！

董德生·2022-12-08 20:00

【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

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）

Meta-LearningAdversarialDomainAdaptationNetworkforFew-Shot（MLADA）Meta-LearningAdversarialDomainAdaptationNetworkforFew-Shot几篇经典文献元学习对抗性领域自适应网络

云溪龙·2022-12-08 14:31

元学习系列（四）：Matching Network（匹配网络）

对一个小孩子来说，只要你展示了一次斑马的样子，以后他就能指出什么是斑马了，整个学习的过程只有一个样本，但是对深度学习算法来说还远远达不到这种学习程度，所以研究如何通过小样本甚至一个样本进行学习，就成为了few-shot、one-shotlearning的目的。当然这里的小样本指的是某一类的样本比较小，比如要分辨猫狗鸡，可能鸡的样本只有几个，但是猫狗比较多，在这种情况下模型如何学习才能更好地分辨出鸡

JessssseYule·2022-12-08 14:24

DynaVSR：使用元学习的动态自适应盲视频超分辨率方法

论文：DynaVSR:DynamicAdaptiveBlindVideoSuper-Resolution代码：https://github.com/esw0116/DynaVSR看点大多的监督超分算法都是通过使用固定的已知核函数对高分辨率数据进行降尺度得到低分辨率数据的，但这种方法在实际场景中并不成立。最近有人提出了一些盲超分算法去估计每个输入LR图像的不同降尺度核。然而它们的计算开销很大，不适合

WangsyHebut·2022-12-08 14:22

论文阅读笔记《Few-Shot Class-Incremental 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用于解决小样本类别增量学习（few-shotclass-incrementallearning,FSCIL）的算法（TOPIC）。

深视·2022-12-08 12:40

ubuntu1804发布kitti数据集的gps资料，imu资料（包含发布图片，点云过程）

系列1：Ubuntu1804里进行KITTI数据集可视化操作_FYY2LHH的博客-CSDN博客系列2：自己编写程序publish出kitti数据集，可视化kitti数据集_FYY2LHH的博客-CSDN

FYY2LHH·2022-12-08 11:53

autoReg | 自带统计值的table1（一）

写在前面之前介绍的table1包输出的表格十分精美，但美中不足的是没有统计值，我们还需要自己编写函数，进行统计值的计算。本期介绍一个git上的神包，autoReg，完美完成你的table1。

生信卷·2022-12-08 00:14

使用import调用下载或自己编写的模块

importnumpyasnpimportsysifnot"模块所在地址——.py文件"insys.path:sys.path.append("模块所在地址——.py文件")#ifnot'a'insys.modules:#这里a是模块名#a=__import__('a')#else:#eval('importa')#a=eval('reload(a)')

perry0418·2022-12-07 23:25

论文阅读笔记《Few-shot Classification via Adaptive Attention》

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注意力机制的小样本学习算法。

深视·2022-12-07 23:23

【论文翻译】Meta Relational Learning for Few-Shot Link Prediction in Knowledge Graphs

本文采取了一种元学习框架（Mate-R）来实现常见缺富有挑战性的小样本知识图谱

fadeGR·2022-12-07 22:06

4QAM、16QAM 调制与解调仿真电路，观察并分析QAM星座图和误码率曲线【matlab代码】

download.csdn.net/download/qq_44394952/86236776要求完成两种调制方式的调制解调：4QAM、16QAM（1）画出系统框图，搞清楚每个模块的原理及其公式描述；（2）各模块功能自己编写代码实现

居宝居宝要加油·2022-12-07 19:14

【Meta-Learning】元学习综述 Meta-Learning in Neural Networks: A Survey　（ing）

文章目录参考资料元学习是什么元学习的研究现状元学习有哪些方法参考资料7Nov2020论文原文：https://arxiv.org/pdf/2004.05439.pdf现有翻译：https://blog.csdn.net

zhaoyuyu_nudt·2022-12-07 18:54

【论文阅读】【逐字翻译】爱丁堡大学IEEE TPAMI 2021年最新元学习综述《Meta-Learning in Neural Networks: A Survey》

开个新坑，长期，不定时更新…一一+原文：TimothyMHospedales,AntreasAntoniou,PaulMicaelli,AmosJStorkey.Meta-LearninginNeuralNetworks:ASurvey[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence.2021.EarlyAccess.https

寒霜雨刃·2022-12-07 17:20

Meta-learning：Survey

文章目录introduction超参的元学习先验模型独立推荐超参超参空间的设置配置的迁移LeaningfromtaskProperties元特征热启动算法元模型LearningfromPriorModels

Mr_tianyanxiaobai·2022-12-07 17:10

元学习：Meta-Learning in Neural Networks: A Survey

原文：TimothyMHospedales,AntreasAntoniou,PaulMicaelli,AmosJStorkey.Meta-LearninginNeuralNetworks:ASurvey[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence.2021.EarlyAccess.https://doi.org/10.110

Small_Teenager·2022-12-07 17:08

小样本学习跨域(Cross-Domain)问题总结

ACLOSERLOOKATFEW-SHOTCLASSIFICATION实验介绍：实验设置：实验结果：结果表明：二：ABroaderStudyofCross-DomainFew-ShotLearning元学习模型测试结果

睡觉特早头发特多·2022-12-07 07:12

手把手教学：如何引入 SDK

在上期文章中，我们依然以手把手的形式完成了自己编写一个iOS与Android的第三方SDK，但在实际的研发工作中，纯靠自己手写SDK毕竟是少数情况，在常见的大多数时候，还是需要引入第三方SDK。

finogeeks·2022-12-06 15:28

Prototypical Networks for Few-shot Learning

与少样本学习近几年的研究方法相比：它们反应了一种更简单的归纳误差，在这种有限数据的情况下是有溢的，并取得了出色的效果，我们提供的分析表明，与最近涉及复杂架构选择和元学习的方法相比。

big_matster·2022-12-06 11:35

python实现奇异值分解_SVD（奇异值分解）Python实现

**注：**在《SVD(奇异值分解)小结》中分享了SVD原理，但其中只是利用了numpy.linalg.svd函数应用了它，并没有提到如何自己编写代码实现它，在这里，我再分享一下如何自已写一个SVD函数

weixin_39623805·2022-12-06 11:26

Python元学习-通用人工智能的实现第2章阅读笔记

本书代码：https://github.com/sudharsan13296/Hands-On-Meta-Learning-With-Python本书ISBN号：9787115539670第1章：元学习第

Anthony_CH·2022-12-06 07:31

基于深度强化学习的机器人运动控制研究进展 | 无模型强化学习 | 元学习

1.基于深度强化学习的机器人运动控制研究进展1.1深度强化学习1.1.1强化学习简介：强化学习(ReinforcementLearning,RL)利用试错机制与环境进行交互,旨在通过最大化累积延迟奖励(Return)的方式来学习到最优策略。强化学习本质上是通过参数化的函数逼近“状态-动作”的映射关系,以求解MDP的最优策略。1.1.2为什么要将深度学习引入强化学习？强化学习受自身结构与学习能力的约

小帅吖·2022-12-05 23:53

机器学习贝叶斯学习心得_贝叶斯元学习就是您所需要的

Update:ThispostispartofablogseriesonMeta-LearningthatI’mworkingon.Checkoutpart1andpart2.更新：这篇文章是我正在从事的有关元学习的博客系列的一部分

weixin_26726011·2022-12-05 20:26

MAML：Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks论文精读及详解

由于论文写得比较抽象，偏向于数学，因此，在开篇首先谈谈我自己对MAML的理解，在后面再简要的抽取一下论文的核心部分元学习解决的问题首先，对于深度学习领域，模型初始化的权重参数尤为重要，模型参数初始化也会对性能造成很大的影响

樱花的浪漫·2022-12-05 11:24

MAML: meta learning 论文分析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57864886一、Meta-Learning简述Meta-Learning（即元学习）是最近比较火的研究方向，其思想是learningtolearn

北部湾的落日·2022-12-05 11:53

Meta-Learning：MAML

什么是元学习meta-learning一般的机器学习，由人来设计一套学习算法，然后这个算法会根据一堆样本D_train学习其中的参数。

jzwei023·2022-12-05 11:52

论文阅读 | Sharp-MAML: Sharpness-Aware Model-Agnostic Meta Learning, ICML2022

1.motivation模型不可知元学习（MAML）是目前小样本元学习的主要方法之一。尽管MAML有效，但由于固有的双层结构，其优化可能具有挑战性。

RitaRao·2022-12-05 11:20

2020李宏毅机器学习笔记- Meta Learning

的建模思路第一步第二步第三步TechniquesTodayMAMLMAMLvsModelPre-trainingReptileMAMLvsModelPre-trainingvsReptile结论与展望摘要元学习的训练样本和测试样本都是基于任务的

ZN_daydayup·2022-12-05 10:40

python实现svm

所以，本文使用的svm分类器并不是我自己编写的，使用的也是网上找来的工具。

渡口的夕阳·2022-12-05 09:03

C语言编程中遇到Warning提示的解决方法：warning：implicit declaration of function ‘XXX‘，conflicting types for ‘XXX’

原因：出现这种warning是因为在自己编写的函数A中调用了在函数A后面定义的函数B，或者是说你在此处调用函数B时，函数B在此处的前面还没有进行定义

AI学习的我·2022-12-05 07:51

记录解决keras调用load_model时报错ValueError: Unknown Layer: Attention

事情是这样的由于keras没有给出官方的Attention方法，所以不可避免地要自己编写Attention层。

Dzien dobry·2022-12-04 23:00

通过容器化一个Python Web应用学习Docker容器技术

程序要想能运行起来，除了有我们自己编写的业务代码还要有依赖，还要借

Docker_·2022-12-04 17:48

python学习笔记——模块

自定义模块就是你自己编写的模块，如果你自认水平很高，也可以申请成为Python内置的标准模块之一！如果你在网上发布

极客夜读·2022-12-04 13:54

元学习 & Meta Learning & Few-Shot Learning 二 || 孪生网络 (Siamese Network)

名字叫孪生神经网络，但是实际上只有一个网络训练孪生网络的方法(两个)方法一：每次取两个样本，比较他们的相似度训练这个大的神经网络需要一个大型数据集，每一类要有标注正负样本的设置，同一类放两张图片，标签为1(相似度满分)；不同类抽取两张图片，标签为0神经网络的搭建图片经过卷积后展开为长向量这边h1和h2是同一个神经网络得到的结果，相减后求绝对值得到Z，再进全连接层到1个输出，最后sigmoid函数激

Anthony_CH·2022-12-04 12:53

ZUCC_大数据计算技术_大作业

大数据计算技术大作业课程名称大数据计算技术实验项目名称大作业项目目的天气数据分析，通过网络爬虫（自己编写网络爬虫程序），网址：https://www.tianqi.com，点击“天气”->“历史天气”，

星星不想卷·2022-12-04 10:23

【OpenCV】OpenCV-C++自己编写函数实现单应性矩阵求解findHomograph和单应性变换warpPerspective

写在前面本题来自于哈工大自动化专业大四课程数字图像处理的实验1，需要自己编写程序实现OpenCV中求解单应性矩阵的函数findHomography以及实现单应性变换的函数warpPerspective。

Quentin_HIT·2022-12-04 09:20

LMS自适应滤波的MATLAB实现——实例仿真

LMS实现方法的博客：https://blog.csdn.net/weixin_44386642/article/details/1241049111、自己编写的子函数这个子函数是在别人的基础上进行改进的

Stray men·2022-12-03 13:25

Meta-World：多任务、持续学习、终身学习、元学习、强化学习的基准和评估

1.背景论文链接，斯坦福大学、加州大学伯克利分校、哥伦比亚大学、南加州大学、谷歌联合完成，发表于PMLR2020paperwithcode网页链接项目主页链接源代码链接2.基准相关的持续学习论文LifelongPolicyGradientLearningofFactoredPoliciesforFasterTrainingWithoutForgettingLifelongMachineLearni

阿航626·2022-12-03 13:22

棵岩阅读 | 值得推荐的2022年人工智能论文

1.BoostrappedMeta-Learning(2022)–SebastianFlennerhagetal.第一篇论文提出了一种算法，该算法允许元学习者自学，从而克服元优化的挑战。

qq_18867955·2022-12-03 13:27

第一天：Python元学习——通用人工智能的实现

文章目录0封面1第一章：元学习简介1.1元学习与少样本学习1.2元学习的类型——学习度量空间1.3学习初始化1.4学习优化器1.5通过梯度下降来学习如何通过梯度下降来学习2第二章：使用孪生网络进行人脸识别与音频视频

谜底是你_·2022-12-03 11:55

nDCG笔记及在spark中的实现

目录0.前言1.原理2.步骤2.1计算CG2.2计算DCG2.3计算nDCG3.本地代码实现3.1自己编写代码3.2使用sklearn.metrics.ndcg_score3.3两种代码的速度比较3.4

November丶Chopin·2022-12-02 16:46

Python生成决策树的.dot文件以及使用graphviz将其转化为png等图片格式（附本人自己编写的具体函数源码）

最近因为大创的事情，开始学习机器学习。在学习决策树的过程中，看到了有关决策树可视化的相关操作。首先，使用的是sklearn库的tree对象进行建树与模型训练，我用的数据集是sklearn.datasets.load_breast_cancer()：fromsklearnimporttree#建立决策树分类器dtc=tree.DecisionTreeClassifier()#训练决策树模型dtc.f

ななみ　けんと·2022-12-01 21:11

万字综述自动驾驶数据闭环（转载）

介绍自动驾驶的数据驱动模型感知地图定位预测规划控制传感器预处理模拟仿真云计算平台的搭建和大数据处理技术训练数据标注工具大型模型训练平台模型测试和检验相关的机器学习技术主动学习OOD检测和CornerCase检测数据增强/对抗学习迁移学习/域适应自动机器学习（AutoML）/元学习

RyanC3·2022-12-01 20:26

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