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few
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。除了提高数值性能之外,我们的框架还可以轻松扩展到少数学习的变体,例如半监督学习或主动学习,这证明了基于图的模型能够很好地处理“关系”任务。介绍:监督端到端学习是在CV,speech,机器翻译任务中是非常成功的,
L793404933
·
2023-04-01 01:20
few-shot
gnn
few-shot
gnn
[
Few
-shot learning] Siamese neural networks
这篇文章主要介绍的是SiameseNeuralNetwork经典论文:GregoryKoch,etal.,SiameseNeuralNetworksforOne-shotImageRecognition.ICML2015。神经网络能够取得非常好的效果得益于使用大量的带标签数据进行有监督学习训练。但是这样的训练方法面临两个难题:有些情况下我们无法采集到大量数据;给数据打标签需要消耗大量人力财力。当我
Pr4da
·
2023-04-01 01:45
机器学习
机器学习
深度学习
人工智能
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
机器学习
深度学习
模式识别
论文阅读《
FEW
-SHOT LEARNING WITH GRAPH NEURAL NETWORKS》
论文名称:
Few
-ShotLearningwithGraphNeuralNetworks论文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.04043.pdf论文解读参考:https://blog.csdn.net
LiBiscuit
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2023-03-30 14:35
字母w的发音规则
如:law/l:/
few
/fju:/now/nau/3.字母w在下列单词中也不发音。如:who/hu:/whom/hu:
小米窝窝
·
2023-03-30 10:54
【论文阅读】
Few
-shot object detection via Feature Reweighting
Few
-shotobjectdetection的开山之作之一~~属于Metric-basedMethods特征学习器使用来自具有足够样本的基本类的训练数据来提取可推广以检测新对象类的metafeatures
c1assy
·
2023-03-30 03:44
Few-shot
object
detection
目标检测
论文阅读
计算机视觉
【论文阅读】Frustratingly Simple
Few
-Shot Object Detection
我们发现,在稀有类上只对现有探测器的最后一层进行微调对于
Few
-ShotObjectDetection至关重要。
c1assy
·
2023-03-30 03:43
Few-shot
object
detection
论文阅读
目标检测
机器学习
从BERT到ChatGPT!97页全面综述:那些年一起追过的预训练基础模型
ChatGPT在
few
-shot和zero-shot场景下展现出的惊人性能,让研究人员们更坚定「预训练」是一条正确的路线。预训练基础模型(PretrainedFoundation
Amusi(CVer)
·
2023-03-29 07:35
bert
chatgpt
人工智能
深度学习
自然语言处理
few
和little的区别有多大?
同样,
few
和little虽然都代表少量的意思,但在语法规则中我们也会作出类似的总结:(a)
few
和fewer/fewest应用于可数名词,比如:afewyears;fewerclients(a)little
传递教育
·
2023-03-28 18:27
论文笔记--Selective Annotation Makes Language Models Better
Few
-Shot Learners
论文笔记--SelectiveAnnotationMakesLanguageModelsBetterFew-ShotLearners1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1selectiveannotation(vote-k)2.2.2promptretrieval3.文章亮点4.原文传送门5.References1.文章简介标题:SelectiveAnnotationMak
Isawany
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2023-03-27 07:38
论文阅读
语言模型
nlp
人工智能
自然语言处理
语法 | 复合不定代词修饰词位置
那么常见的不定代词有one,some,any,all,every,each,another,other,
few
,little,both,neither,either等。
隔壁楼的冯老师
·
2023-03-26 16:37
Text Mining english stop words
•at•be•because•been•before•being•below•between•both•but•by•could•did•do•does•doing•down•during•each•
few
DevFL
·
2023-03-25 14:52
java 将字符串首字母变大写
java将字符串首字母变大写1、引言今天遇到一个问题,需要将类似ydd_
few
、dsf_fsdf_dsfd、fds_dfg_kjen_wge这样的字符串转化成yddFew、dsfFsdfDsfd、fdsDfgKjenWge
活学编程思想
·
2023-03-24 19:54
杂乱知识记录
java
大数据
开发语言
论文阅读:《Cross-domain
few
-shot classification via learned feature-wise transformation》
hello~好久不见!小李回归论文阅读啦!虽然是之前拖延的论文……才发现放假这么久都没有静下心看几篇(留下不学无术的眼泪)言归正传,今天记录的是关于小样本域适应的一篇2020的文章。论文名称:《Cross-domainfew-shotclassificationvialearnedfeature-wisetransformation》论文地址:https://arxiv.org/abs/2001.
LiBiscuit
·
2023-03-20 11:52
论文阅读 [TPAMI-2022] Prior Guided Feature Enrichment Network for
Few
-Shot Segmentation
论文阅读[TPAMI-2022]PriorGuidedFeatureEnrichmentNetworkforFew-ShotSegmentation论文搜索(studyai.com)搜索论文:PriorGuidedFeatureEnrichmentNetworkforFew-ShotSegmentation搜索论文:http://www.studyai.com/search/whole-site/
北岭狼人
·
2023-03-19 07:13
CVPR
机器学习
深度学习
人工智能
计算机视觉
论文阅读 [TPAMI-2022] Label Independent Memory for Semi-Supervised
Few
-Shot Video Classification
论文阅读[TPAMI-2022]LabelIndependentMemoryforSemi-SupervisedFew-ShotVideoClassification论文搜索(studyai.com)搜索论文:LabelIndependentMemoryforSemi-SupervisedFew-ShotVideoClassification搜索论文:http://www.studyai.com/
北岭狼人
·
2023-03-19 07:11
计算机视觉
机器学习
人工智能
深度学习
CVPR
GPT系列:GPT, GPT-2, GPT-3精简总结 (模型结构+训练范式+实验)
文章目录1、GPT1.1、模型结构:1.2、范式:预训练+finetune1.3、实验部分:2、GPT-22.1、模型结构2.2、范式:预训练+zero-shotzero-shot,one-shot,
few
-shot
#苦行僧
·
2023-03-17 08:43
NLP
#
GPT系列
GPT
GPT-2
GPT-3
深度学习
人工智能
看得更近,监督得更好:通过基于组件的鉴别器一次性生成字体
文章目录Abstract1.Introduction2.Relatedworks2.1.Image-to-ImageTranslation2.2.
Few
-shotFontGeneration--2.2.
啊菜来了
·
2023-03-16 20:01
汉字风格
前端
javascript
html
论文阅读:《Explanation-Guided Training for Cross-Domain
Few
-Shot Classification》
最近都在忙比赛的事情真拖了很久没有来更新我的论文阅读了……一下子都五月底了时间可太快了……论文名称:《Explanation-GuidedTrainingforCross-DomainFew-ShotClassification》论文地址:https://arxiv.org/abs/2007.08790v2本篇文章只记录个人阅读论文的笔记,具体翻译、代码等不展开,详细可见上述的链接.Backgro
LiBiscuit
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2023-03-16 11:28
小样本学习——概念、原理与方法简介
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
墨染青clothing
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2023-03-12 16:44
论文阅读(六)Prototypical Networks for
Few
-shot Learning
1.摘要我们针对少样本分类问题提出了原型网络,其中一个分类器必须归纳为训练集中没有的新类,只给出了每个新类的一小部分示例。原型网络学习一个度量空间,在该空间中,通过计算到每个类的原型表示的距离,可以执行分类。与最近的少量样本学习方法相比,它们反映了一种更简单的归纳偏见,有利于这种有限的数据体制,并取得了良好的结果。我们提供了一个分析,表明一些简单的设计决策可以比最近涉及复杂架构选择和元学习的方法产
续袁
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2023-03-09 08:52
每日复盘总结day3
1)今日做了什么:1、今天完成了英语选择题60道题,并且修正,背了单词100,学习了英语中最容易混淆且容易忘记的不定代词的含义:something,everthin,everyone,nothing,
few
文章正在刷新中
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2023-03-09 00:31
PHP中Too
few
arguments to function的问题及解决
目录PHPToofewargumentstofunction的解决PHP学习笔记-PHP报错处理错误报告级别调整错误报告级别自定义错误处理总结PHPToofewargumentstofunction的解决过去自定义函数的时候如果参数不足,则会抛出一个警告,但是在7.1开始,被提升为了错误异常。functiontest($param){}test();这样调用test,在7.1便无法执行,此时我们需
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2023-02-27 18:10
【AAAI 2023】针对视频分类的知识迁移
通过简单而有效的调整范例,该方法能够在各种视频识别场景(即zero-shot、
few
-shot、一般识别)实现了最先进的性能和高效
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2023-02-23 19:24
计算机视觉
AAAI 2021 | 图蒸馏与小样本增量学习的碰撞
论文标题:
Few
-ShotClass-IncrementalLearningviaRelationKnowledgeDistillation论文作者:董松林、洪晓鹏、陶小语、常新远、魏星、龚怡宏论文链接
PaperWeekly
·
2023-02-22 16:41
人工智能
机器学习
深度学习
编程语言
计算机视觉
Prompt Learning: ChatGPT也在用的NLP新范式
在这一新的范式下,大语言模型呈现出惊人的zero-shot和
few
-shot能力,使用较少的训练数据来适应新的任务形式。最近火爆出圈的ChatGPT是利用这一方式。
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2023-02-20 09:04
《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。以往用于小样本学习的图神经网络方法基本上都是基于节点标签框架,该框架对类内相似、类间不同进行隐式建模。相反,我们提出的学习预测图上的边标签而不是节点标签,通过直接利用类内相似、类间不同对边标签进行迭代更新,从
墨染青clothing
·
2023-02-19 07:56
论文阅读《
Few
-Shot Learning as Domain Adaptation: Algorithm and Analysis》
今天更新的论文是比较早之前阅读的但是就是没有认真过一遍…论文名称:《
Few
-ShotLearningasDomainAdaptation:AlgorithmandAnalysis》论文地址:https:
LiBiscuit
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2023-02-18 11:02
论文《Avoiding Inference Heuristics in
Few
-shot Prompt-based Finetuning》学习笔记
论文链接:https://arxiv.org/abs/2109.041441.Motivation在进行sentencepairclassification的时候,如果是
few
-shotlearning
Vincy_King
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2023-02-17 18:33
NLP
期刊阅读
自然语言处理
期刊阅读
论文笔记:Template-free Prompt Tuning for
Few
-shot NER
论文来源:NAACL2022论文链接: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,但是当应用于token级别的标签任务(如NER)时,在所有潜在的实体spans内枚举模板是非常耗时的。针对此问题,本
Daisymanman
·
2023-02-17 18:01
提示学习
NER
自然语言处理
论文阅读
论文阅读:GeoAug: Data Augmentation for
Few
-Shot NeRF with Geometry Constrain
中文标题:使用几何约束增强小样本神经辐射场提出的问题NeRF尽管简介有效,但是往往不能收敛到正确的几何结构。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。创新点提出了一种基于几何约束和隐式深度监督的NeRF的数据增强方法。具体方法几何感知数据增强首先在训练集中6维自由度姿态P加任意噪声:然后渲染在位姿P’下图
BlueagleAI
·
2023-02-16 23:37
神经辐射场
论文阅读
人工智能
神经辐射场
GPT 3.0:Language Models are
Few
-Shot Learners(2020-5-28)
模型介绍迁移学习是一种在自然语言处理中强大的技术,模型首先要针对数据丰富的任务进行预训练,然后再针对下游任务进行微调。GPT3.0通过引入统一的框架来探索NLP迁移学习技术的前景:将问题都转换为text-to-text格式,并在数十种语言理解任务研究比较了预训练目标,架构,未标记的数据集,迁移方法和其他因素。结合实验所得以及C4数据集,在许多基准上获得了最新的结果,这些基准涵盖了摘要,问题回答,文
不负韶华ღ
·
2023-02-16 23:54
深度学习(NLP)
语言模型
自然语言处理
深度学习
论文笔记:Making Pre-trained Language Models Better
Few
-shot Learners
可以仅仅通过一个自然语言提示(prompt)以及少量甚至无需样例(标注样本)就可以作出正确的预测,即GPT-3可以通过不使用一条样例的Zero-shot、仅使用一条样例的One-shot和使用少量样例的
Few
-shot
北在哪
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2023-02-16 23:23
自然语言处理
Prompt
自然语言处理
文献阅读:Language Models are
Few
-Shot Learners
文献阅读:LanguageModelsareFew-ShotLearners1.内容简介2.模型&实验1.模型&训练2.调用方法3.模型效果3.总结&思考文献链接:https://arxiv.org/abs/2005.141651.内容简介这篇文献就是大名鼎鼎的GPT3的工作。在这篇文章当中,OpenAI提出了GPT3模型,将自回归语言模型的参数量从前作GPT2的1.5B直线提升到了175B,并且
Espresso Macchiato
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2023-02-16 23:53
文献阅读
GPT3
Zero-Shot
Prompt
LLM
Few-Shot
ACL21 - Making Pre-trained Language Models Better
Few
-shot Learners
受启发于GPT3使用prompt做
Few
-shot任务表现不错,本文提出LM-BFF模型,能更好的微
ywm_up
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2023-02-16 23:53
论文笔记
prompt
预训练
论文——Gao_Making Pre-trained Language Models Better
Few
-shot Learners
论文核心围绕
few
-shot学习中的提示学习,提出自动化生成label和模板的方式,并比较了手动构建模板和自动化构建模板的优劣。
QianTu&
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2023-02-16 23:22
论文记录
语言模型
深度学习
人工智能
GPT-3(Language Models are
Few
-shot Learners)简介
GPT-3(LanguageModelsareFew-shotLearners)GPT-2网络架构GPT系列的网络架构是Transformer的Decoder,有关Transformer的Decoder的内容可以看我之前的文章。简单来说,就是利用Maskedmulti-headattention来提取文本信息,之后利用MLP和softmax来预测当前序列后应该接什么字符,以此来生成长的文本。注意:
晴空^_^
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2023-02-16 23:52
人工智能
gpt-3
语言模型
深度学习
Language Models are
Few
-Shot Learners
本文说明了增大语言模型可以提高
few
-shot的性能,具体来说,训练了一个175billion参数的自回归语言模型(GPT-3),并在测试了其
few
-shot性能。
chansonzhang
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2023-02-16 23:52
NLP
Papers
NLP
AI
自然语言处理
深度学习
机器学习
论文阅读《A Transductive Multi-Head Model for Cross-Domain
Few
-Shot Learning》
好久不见哈一下子就快月底啦(已经满心欢喜期待五一啦嘻嘻)最近更新都是围绕域适应20/21较新的论文(arxiv上的)大都数网上还没有出现解读材料,故记录仅自我理解,若有偏差可简信交流。论文名称:《ATransductiveMulti-HeadModelforCross-DomainFew-ShotLearning》论文地址:https://arxiv.org/abs/2006.11384v1论文代
LiBiscuit
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2023-02-16 22:56
[论文]MetaNODE: Prototype Optimization as a Neural ODE for
Few
-Shot Learning——AAAI2022
原文标题:MetaNODE:PrototypeOptimizationasaNeuralODEforFew-ShotLearning发表会议:AAAI2022原文链接:https://arxiv.org/pdf/2103.14341.pdf代码下载:https://github.com/zhangbq-research/metanode注:因本文理解视角为对当前FSL领域有一定了解,如有任何不懂,
墨默默鸭
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2023-02-07 07:55
原型模式
人工智能
机器学习
计算机视觉
深度学习
Few
-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector 论文笔记
前言小样本目标检测,即给定一个新类的支持集(supportset),该支持集中只有少量的样本,需要在测试集(testset)中检测出所有属于该新类的前景目标。如下图所示,左上角和右上角分别是两个不同类别的支持集样本,自行车和头盔,在下面的查询集(queryset)图像中检测出所有属于自行车和头盔这两个类的目标。在目前一些小样本目标检测算法中,bbox可能会漏检一些目标,或者在背景中生成许多错误的检
头柱碳只狼
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2023-02-06 08:28
目标检测
小样本学习
计算机视觉
Few
-shot learning(少样本学习)和 Meta-learning(元学习)概述
目录(一)
Few
-shotlearning(少样本学习)1.问题定义2.解决方法2.1数据增强和正则化2.2Meta-learning(元学习)(二)Meta-learning(元学习)1.学习微调(LearningtoFine-Tune
Csdn-Yxt
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2023-02-06 08:51
论文阅读《
Few
-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector》
Attention-RPN和Multi-RelationDetector提出了一种包含带注意力机制的RPN、Multi-RelationDetector和对比训练策略通过度量support和query相似性来解决小样本问题的方法,同时很好地抑制了背景。训练完成的网络可以直接泛化到新类别上,而不需要在新类别上进行微调。具体来说,该方法利用权重共享网络,探索对象对(objectpair)在Multi-
不说话装高手H
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2023-02-06 08:21
【推荐研究方向(1)】小样本开集目标检测(
few
-shot open-set detection)
论文题目:TowardsFew-ShotOpen-SetObjectDetection论文链接:https://arxiv.org/abs/2210.159961、任务:小样本开集目标检测,使用少量已知类样本训练模型,使得模型既能够检测小样本已知类又能够检测未知类。2、动机:解决FSOSOD问题有三个重要原因。1)可以识别小样本类别的开集检测器比不能识别的检测器更有用。2)数据丰富的开放集检测在所
苏打水的杯子
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2023-02-06 08:50
人工智能
目标检测
图像处理
目标检测
深度学习
计算机视觉
Few
-shot learning
1.前言
Few
-shotLearning顾名思义就是用很少的样本去做分类或者回归。举个简单的例子:假如现在有一个SupportSet只有四张图片,前两张是犰狳(读音:qiúyú),又称“铠鼠”。
Sophia$
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2023-02-05 15:19
小样本学习
机器学习
【论文速递】WACV2023 - 循环相似注意力的小样本医学图像分割
【论文速递】WACV2023-循环相似注意力的小样本医学图像分割【论文原文】:
Few
-shotMedicalImageSegmentationwithCycle-resemblanceAttention
凤⭐尘
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2023-02-04 10:17
论文速递
计算机视觉
深度学习
人工智能
Too many or too
few
labels的问题解决
前言在用darknet框架训练分类模型时遇到了不停打印Toomanyortoofewlabels的错误提示信息,如下所示:分析打印该错误提示信息的相关代码在src/data.c中,如下所示voidfill_truth(char*path,char**labels,intk,float*truth){inti;memset(truth,0,k*sizeof(float));intcount=0;fo
ltshan139
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2023-02-04 07:43
深度学习
论文 | ACM MM 2021: Meta-FDMixup: Cross-Domain
Few
-Shot Learning Guided by Labeled Target Data
一写在前面未经允许,不得转载,谢谢~~这篇文章是我们团队发在ACMMultimedia2021上的工作,主要是做cross-domainfew-shotlearning,文章主要提出使用极少一部分target带标注数据来帮助模型的学习。出处:ACMmultimedia2021title:Meta-FDMixup:Cross-DomainFew-ShotLearningGuidedbyLabeled
与阳光共进早餐
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2023-02-02 07:26
小样本语义分割—CANet: Class-Agnostic Segmentation Networks with Iterative Refinement andAttentive
Few
-Shot
一,DenseComparisonModule(DCM密集比较模块)该模块由两个子模块组成:①特征提取器②特征密集比较模块1.特征提取器使用在Imagenet上进行了预训练的ResNet-50作为特征提取器的主干。因为较低层中的特征通常与低级线索(例如,边缘和颜色)相关,而较高层中的特性与对象级别概念(例如,对象类别)相关。ResNet中的层基于空间分辨率分为4个Block,自然对应于4个不同的表
老男孩li
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2023-02-01 20:49
论文粗读
深度学习
神经网络
人工智能
[论文精读] [NeRF] GeCoNeRF:
Few
-shot Neural Radiance Fields via Geometric Consistency
GeCoNeRF:
Few
-shotNeuralRadianceFieldsviaGeometricConsistencyAbstractMotivationsContributionsMethodologyOverviewPreliminariesRenderedDepth-GuidedWarpingConsistencyModelingFeature-levelconsistencymodeli
Wang_NNN
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2023-02-01 10:21
NeRF
读论文
python
计算机视觉
人工智能
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