自己编写元学习第33页

Multimodal Model-Agnostic Meta-Learning via Task-Aware Modulation（翻译）

基于任务感知调制的多模态模型不可知元学习摘要模型不相关的元学习的目的是从相似任务中获得元学习参数，从而只通过少量的梯度更新来适应与任务同分布的新任务。

qq_36514344·2022-06-07 07:28

Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks Chelsea 论文笔记

前言本文提出了一种元学习算法，它与模型无关并且通用性很强，可以直接应用到各种由梯度下降训练的模型上，并且适用于很多学习问题，包括分类，回归和强化学习。

头柱碳只狼·2022-06-07 07:57

《Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks 》论文总结

摘要：我们提出了一种不依赖模型的元学习算法，它与任何梯度下降训练的模型兼容，适用于各种不同的学习问题，包括分类、回归和强化学习。

Smiler_·2022-06-07 07:45

【MAML】：Model-Agnostic Meta-Learning

Pretraining的区别PretrainingMAML三、MAML的核心算法总结前言深度神经网络在具有大数据集和充足计算资源的应用上取得了巨大成功，但是在数据缺乏情况下的学习能力及对新任务的快速泛化能力相当有限，而元学习可以解决这一问题

birds-of-passage·2022-06-07 07:12

论文阅读笔记《Meta-learning with Latent Embedding Optimization》

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参数优化的小样本学习算法（LEO），与MAML，Meta-SGD算法相比，本文最重要的改进就是引入了一个低维的隐空间（LatentSpace

深视·2022-06-06 07:15

MAML笔记

最近想康康联邦元学习，涉及MAML，直接看论文有点懵，所以先补一下元学习和MAML的内容。

联邦学习小白·2022-06-04 07:34

Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks阅读笔记

元学习(

kevin小新·2022-06-04 07:55

元学习入门必备：MAML(背景+论文解读+代码分析)

文章目录前言背景元学习简介元学习问题定义小样本学习(Fewshotlearning)问题定义元学习/小样本学习基本特征论文解读AbstractIntroductionMotivationModel-AgnosticMeta-Learning

研行笔录·2022-06-04 07:53

论文阅读笔记《Meta-SGD: Learning to Learn Quickly 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是在MAML的基础上进一步探索利用元学习实现无模型限制的小样本学习算法。

深视·2022-06-04 07:22

论文笔记之MAML

MAML(Model-Agnostic-Meta-Learning)是Meta-learning(即元学习，又叫Learn-to-Learn)的其中一个类别。

Ton10·2022-06-04 07:05

MAML论文阅读笔记--回归实验

MAML论文阅读笔记--回归实验1.背景2.算法3.回归实验3.1问题分析3.2参数设置3.3实验结果参考1.背景 MAML是元学习领域的一篇经典文章。

喝过期的拉菲·2022-06-04 07:28

论文解析 -- 使用元学习的冷启动用户的顺序推荐(SIGIR2021)

题目：SequentialRecommendationforCold文章目录AbstractBackground元学习MAMLTranslation-basedrecommendationIntroductionRelatedwork

研行笔录·2022-06-04 07:28

Vue (三) ---------- 过滤器

在实际项目开发中根据实际的需求，可以自己编写所需要的过滤器。

在森林中麋了鹿·2022-06-02 12:43

计算机科学家会写很多代码吗,为什么你写的代码别人看不懂？

为什么每个开发人员都认为自己编写的代码是完全可以理解的？为什么同一个开发人员不能看懂和理解别人编写的代码，从而很少能对其进行维护呢？是因为他们写的代码都很潦草。

会飞的黄油·2022-06-01 09:34

【splishsplash】extern目录下17种第三方库简介

toojpeg8.pybind9.glfw10.hapPLY11.imgui12.AntTweakBar概述splishsplash中一共使用了17种第三方库，其中前12种是他人编写的开源库，后5种是他们自己编写的库

beidou111·2022-05-29 12:19

《机器学习》------实验三（决策树）

在步骤2的基础上，自己编写

Asita_c·2022-05-29 07:34

接口测试--apipost变量使用(一)

这里我们使用的mock变量不能是apipost内置的mock字段，可以在登录接口的预执行脚本自己编写一个mock变量，apipost的脚本编写支持js语法。

·2022-05-27 21:44

npm与cnpm的区别

3.允许用户将自己编写的包或命令行程序上传到NPM服务器上供别人使用。但是，有

·2022-05-25 15:14

【元学习和少样本学习】论文合集推荐丨元迁移学习、广义零次学习等

元学习（Meta-Learing），又称“学会学习“（Learningtolearn）,即利用以往的知识经验来指导新任务的学习，使网络具备学会学习的能力，是解决小样本问题（Few-shotLearning

AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2022-05-25 07:49

重温经典：Windows1.0系统体验和尝试自己编写Windows1.0系统

和风赛跑的男人·2022-05-24 10:37

python投资组合有效边界,【python量化】如何用Python找到投资时的最佳组合比例

大邓刚开始学习这方面知识，用了将近一天的时候才搞懂MPT理论的推导，顺便复习了部分高中数学知识，这样会让我们更加有新信心的去使用自己编写的代码。现在我们从实战开始接触理论。

weixin_28960699·2022-05-22 07:36

【论文解读】跨域小样本学习：A Broader Study of Cross-Domain Few-Shot Learning

ABroaderStudyofCross-DomainFew-ShotLearning参考代码：https://github.com/IBM/cdfsl-benchmark针对问题：小样本学习、跨域学习Cross-Domain少数镜头学习的最新进展在很大程度上依赖于元学习的注释数据

诸葛灬孔暗·2022-05-21 07:37

Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning 论文笔记

前言元学习（meta-learning）是目前广泛使用的处理小样本学习问题的方法，它的目的是在学习不同任务的过程中积累经验，从而使得模型能够快速适应新任务。

头柱碳只狼·2022-05-21 07:57

小样本语义分割

所以对于小样本学习而言，通过模型拟合数据的完整分布来达到识别是不切实际的，由此引出小样本学习的新范式----元学习、度量学习。所谓元学习就是需要模型具有“learningtolearn

DeepWWJ·2022-05-21 07:25

机器学习数据分析软件：Octave

Octave数学软件，这个软件类似于MATLAB，但是操作要比MATLAB简单很多，上手快，对数据分析有很大的帮助，所以这里就简单的把部分练习的代码放在这里，如果你想实现一下，可以按照代码内容来，或者自己编写

Amyniez·2022-05-21 07:12

青龙面板2.10.2+xdd-plus搭建详细教程(4.27日)

前言:本人属于一个菜鸟，教程是成功搭建几次后自己编写的，方便自用，也希望给初学者一点帮助，大佬轻喷。

大鑫0907·2022-05-17 22:15

元强化学习初步

元强化学习如有错误，欢迎指正所引用内容链接元学习元学习方法HyperNetwork生成参数ConditionalNeuralNetwork条件神经网络MAML基于梯度的做法优缺点元强化学习概念元强化学习背景元强化学习内容元参数基于模型的元强化学习基于优化的元强化学习个人感想如有错误

rockray21·2022-05-16 07:51

《超级学习者》||让学习变成有趣的事

原则：元学习，专注，直接，训练（刻意练习），反馈。针对专项，可以不计得失地汲取知识，反复练习。专项提升打破舒适区，持续性精进带来一系列的改变，收获会像是塌陷下来的雪山，有一种浴火重生的快乐。

钱小溪·2022-05-13 09:37

知识蒸馏联邦学习的个性化技术综述

目录前言摘要I.引言II.个性化需求III.方法A.添加用户上下文B.迁移学习C.多任务学习D.元学习E.知识蒸馏F.基础+个性化层G.全局模型和本地模型混合IV.总结前言题目：SurveyofPersonalizationTechniquesforFederatedLearning

·2022-05-11 19:58

什么是元学习 (Meta Learning)

目录元学习（MetaLearning）元学习介绍元学习目的元学习流程元学习（MetaLearning）元学习介绍元学习希望使得模型获取调整超参数的能力，使其可以在获取已有知识的基础上快速学习新的任务。

蓝鲸鱼BlueWhale·2022-05-04 07:15

mybatis通用功能代码生成工具

mybatis操作数据库的过程中，如果只考虑单表操作，mapper和dao层基本80%的都是固定的，故而可以使用工具进行生成，文末提供自己编写的工具(基于mysql存储过程)：作者其实就是使用(mybatis-generator

王李峰·2022-05-03 22:00

ns3学习（三）——MPTCP

源码二ns3版本是3.29，比较新，gcc等依赖问题更好解决，但是没有example代码，要自己编写mptcp运行代码。如果ns3不是很熟悉的话不建议尝试。在以上源码的运

海里有太阳·2022-04-29 13:45

python 内存泄漏分析工具_记一次调试python内存泄露的问题

这两天由于公司需要，自己编写了一个用于接收dicom文件(医学图像文件)的server.经过各种coding-debuging-coding-debuging之后,终于上线了,上线后心里美滋滋的,一切正常

weixin_39576127·2022-04-28 11:31

蓝桥杯练习系统如何正确提交试题(java,c#,c++)

第一步:首先打开“蓝桥杯”练习系统官网登录自己的账号，没有账号的进行注册个人用户注册选择相应的角色进行登录完成登录后点击试题集选择相应的试题入点击进——>点击提交试题然后跳转到提交代码上,根据自己编写的代码选择对应的编辑语言把自己在编辑器上的代码复制到

Super大雄·2022-04-27 21:24

使用CreateThreadPool创建线程池

使用WindowsAPI函数来创建线程池，可以极大的方便了自己编写线程池的繁琐步骤。

饼干`·2022-04-27 15:00

【Unity】优化代码

在游戏开发过程中，经常遇到画面卡顿，越玩越卡的情况，这个时候要考虑下，是否是自己编写的代码有问题，在Unity官方网站上找到了优化代码进阶教程，于是翻译出来方便阅读。

hellokazhang·2022-04-27 12:51

VC++ 创建桌面、开始菜单快捷方式（附源码）

很多公司的软件安装包不再使用InstallShied、InnoSetup等打包工具，他们自己编写代码去制作安装包，这样就能灵活地控制打包的流程、实现酷炫的UI界面。

dvlinker·2022-04-25 12:03

sklearn.ensemble模型融合

多样性分类栗子导入库函数定义模型列表中每个模型结果的函数定义单个模型训练测试结果函数加载和划分数据集通过逻辑回归定基准线多模型创建并查看效果模型融合均值投票加权投票堆叠法stacking思想引入投票法和stacking区别给元学习器提供的数据

「 25' h 」·2022-04-25 11:53

(二)元学习算法MAML简介及代码分析

欢迎访问个人网络日志知行空间元学习算法MAML简介1.元学习(metalearning)2.模型无关元学习2.1元学习问题建模2.2MAML算法3.将MAML应用到回归分类任务上的算法流程4.代码解读参考资料论文

恒友成·2022-04-24 07:22

Halo 开源项目学习（七）：缓存机制

自定义缓存指的是作者自己编写

·2022-04-23 17:49

一文弄懂元学习 (Meta Learing)（附代码实战）《繁凡的深度学习笔记》第 15 章元学习详解（上）万字中文综述

《繁凡的深度学习笔记》第15章元学习详解（上）万字中文综述（DL笔记整理系列）[email protected]://fanfansann.blog.csdn.net/https://github.com

繁凡さん·2022-04-19 07:03

繁凡的对抗攻击论文精读（二）CVPR 2021 元学习训练模拟器进行超高效黑盒攻击（清华）

《繁凡的深度学习笔记》，包含深度学习基础和TensorFlow2.0，PyTorch详解，以及CNN，RNN，GNN，AE，GAN，Transformer，强化学习，元学习，对抗攻击防御，迁移学习等主流研究方向万字综述

繁凡さん·2022-04-19 07:43

CMakeLists.txt中调用自己编写的so库

文章目录1问题2解决2.1.cmake文件方法2.2暴力链接库方法3例子3.1生成libposelib.so3.2调用so库参考：https://blog.csdn.net/qq_41253960/article/details/1212564981问题在使用ceres库时，CMakeLists.txt中出现：...#添加cmake模块以使用ceres库list(APPENDCMAKE_MODUL

Jerry_Sea·2022-04-17 10:46

自己编写平滑加权轮询算法，实现反向代理集群服务的平滑分配

通过Java语言，自己编写的平滑加权轮询算法，结合线程池和Socket网络编程等，实现了反向代理集群服务的平滑分配，并通过降权/提权实现宕机服务的”剔除“和缓冲恢复。

渊渟岳·2022-04-15 00:00

深入理解Java泛型（一）——认识泛型接口和类

ParameterizedType接口七、TypeVariable接口八、WildcardType接口九、GenericArrayType接口文章内容出自微信公众号：路人甲Java（后面附有原文地址），部分内容自己编写

易某某·2022-04-14 21:22

微信预约小程序怎么制作（在线预约小程序系统开发功能）

3，自己根据小程序功能需求，自己编写程序开发制作。在线微信预约小程序系统主要用于核酸检测预约排队，疫苗预约，医院体检预约，景区门票预约，酒店在线扫码预约下单，会议室

dh13122250525·2022-04-14 20:54

微信下单小程序怎么做（下单小程序功能介绍）

制作方式有两种，第一种是自己编写小程序代码自己开发制作。第二种方式是找。专业的小程序开发公司开发制作下单小程序。微信下单小程序大概多少开发费用？一般上海市场上商城下单小程序的定制开发价格在两万元以上。

dh13122250525·2022-04-14 20:53

微信抽奖小程序怎么做怎么弄？微信抽奖小程序制作方法详细介绍

可以自己编写出抽奖小程序功能代码,也可以找小程序制作公制作小程序抽奖功能。抽奖小程序功能的展示类型有哪些？1、大转盘大转盘是比较常见的抽奖玩法，即

dh13122250525·2022-04-14 20:23

论文阅读笔记《RepMet Representative-based metric learning for classification and few-shot object detection》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想作者提出一种基于表征的度量学习方法用于解决小样本分类和目标检测问题。

深视·2022-04-12 07:44

元学习之《On First-Order Meta-Learning Algorithms》论文详细解读

元学习系列文章optimizationbasedmeta-learning《Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks》论文翻译笔记元学习方向

田小成plus·2022-04-11 07:44

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