transductive 第2页

Few-Shot Segmentation Without Meta-Learning: A Good Transductive Inference Is All You Need?阅读笔记

首先声明一下，是个刚入门的小菜鸡，大部分里面的内容都带有了自己的理解。如果发现哪里有问题，欢迎指正！本文引入了一种转换推理，通过优化一个新的损失函数，利用了任务中的无标签像素，这个损失包含三个部分：1.在标签像素上的标准交叉熵；2.在无标签像素上的后验熵；3.基于预测前景区域部分的一个全局KL正则器。本文使用了提取特征的一个简单的线性分类器，拥有与推理方法（inductiveinference）可

喵喵喵喵诺·2021-03-31 17:38

inductive learning （归纳学习）与 transductive learning（直推学习）

DeepLearning：理解“直推（transductive）学习”和“归纳（inductive）学习”等inductivelearing（归纳学习）是我们常见的学习方式。

immortal12·2021-02-04 10:56

learning to propagate labels ：transductive propagation network for few-shot learning

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AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017-2019论文题目：learningtopropagatelabels：transductivepropagationnetworkforfew-shotlearning论文发表：ICL

vieo·2020-07-28 20:16

转导推理——Transductive Learning

在统计学习中，转导推理（TransductiveInference）是一种通过观察特定的训练样本，进而预测特定的测试样本的方法。另一方面，归纳推理（InductionInference）先从训练样本中学习得到通过的规则，再利用规则判断测试样本。然而有些转导推理的预测无法由归纳推理获得，这是因为转导推理在不同的测试集上会产生相互不一致的预测，这也是最令转导推理的学者感兴趣的地方。归纳推理中的一个经典

weixin_30362233·2020-07-28 16:20

论文阅读笔记《Learning to propagate labels: Transductive propagation network for few-shot learning》

核心思想本文提出一种采用直推式传播网络（TransductivePropagationNetwork，TPN）的小样本学习算法。在介绍本文之前，我们首先了解一下什么是直推式学习（TransductiveLearning），我们常见的有监督学习方法其实属于归纳学习（InductiveLearning），也就是训练集是带有真实标签的，而测试集是不带有真实标签的，且二者之间不存在重合的部分。但直推式

深视·2020-07-28 07:09

[NIPS 2019] Transductive Zero-Shot Learning with Visual Structure Constraint

带视觉结构约束的直推式零样本学习如图所示，10种未见类图片在视觉空间中的表示，以及几种中心的表示。符号说明：VCLCenter 投影中心，用□表示RealCenter 真实中心，用☆表示BMVScCenter 约束中心，用○表示K-MeansCenter聚类中心，用◇表示paperWDVCMotivationMethodVCL视觉中心学习CDVSc基于倒角距离的视觉结构约束BMVSc基于双分区

一亩高粱·2020-07-27 20:09

【网络表示学习】GraphSAGE

RexandLeskovec,Jure来源：NIPS2017源码：https://github.com/williamleif/GraphSAGE目前大多数图嵌入方法在训练过程中需要图中所有节点参与，属于直推学习（transductive

zjwreal·2020-06-30 18:06

####好好好#######【Graph Neural Network】GraphSAGE: 算法原理，实现和应用

然而GCN要求在一个确定的图中去学习顶点的embedding，无法直接泛化到在训练过程没有出现过的顶点，即属于一种直推式(transductive)的学习。

mishidemudong·2020-06-26 21:33

论文：learning to propagate labels ：transductive propagation network for few-shot learning

论文题目：learningtopropagatelabels：transductivepropagationnetworkforfew-shotlearning论文发表：ICLR2019Github：github.com/csyanbin/TPN摘要：少样本学习的目标：在少量训练数据下（每个类别的样本很少），学习到一个有较强泛化能力的分类器。一种解决方式就是通过元学习（meta-learning）

choose_c·2020-06-22 22:33

GraphSAGE论文阅读笔记

论文:InductiveRepresentationLearningonLargeGraphs1Motivation大多数graphembedding框架是transductive(直推式的),只能对一个固定的图生成

yanhe156·2020-06-21 14:56

【Graph Neural Network】GraphSAGE: 算法原理，实现和应用

然而GCN要求在一个确定的图中去学习顶点的embedding，无法直接泛化到在训练过程没有出现过的顶点，即属于一种直推式(transductive)的学习。

浅梦s·2020-06-21 08:36

【GNN】GraphSAGE：GCN 可能没我强

对于大规模网络图来说，低维的分布编码具有举足轻重的意义，但现有的诸多模型都属于直推式学习（transductive），其可以解决参与训练的节点的编码问题，但无法泛化到未知节点（即，如果有新节点加入需要重新训练

阿泽的学习笔记·2020-06-21 04:26

【图表示学习算法系列】一：GraphSAGE-归纳式图表示学习算法

arxiv.org/pdf/1706.02216.pdf论文发表在NIPS20170.摘要在一个大型图中，对节点的低纬度嵌入表示是十分有用的，之前的算法需要图中所有的节点信息且对未知数据的泛化能力一般，这种方法被称为transductive

TwT520Ly·2020-03-31 18:49

Graph Embedding之GraphSAGE

作者将GraphEmbedding方法划分成了两大类：transductive和inductive两类，其中transductive方法需要将整个图中的所

圈圈_Master·2019-12-24 17:17

Inductive learning, deductive learning and transductive learning

InductivelearningFromobservationtoconclusion.Inmyopinion,itissimilartodata-drivenlearning.MostofpopularMLalgorithmsarebelongtothis.deductivelearningFromconclusiontoobservation.Inmyopinion,itissimilart

Dorts·2019-12-15 03:35

论文阅读（66）Transductive Propagation Network for Few-shot Learning

续袁·2019-12-07 06:25

Transductive Unbiased Embedding for Zero-Shot Learning解读

今天介绍一篇关于缓解传导偏差的零样本学习文章，该论文已被CVPR2018录入。定义源类(sourceclass)：传统zsl中，只在训练集中被标识的类，被标记。目标类(targetclass)：传统zsl中，只在测试集出现的类，未被标记。（源类与目标类交集为空）可见类(seenclass)：等同于sourceclass。不可见类(unseenclass)：等同于targetclass。广义zsl设

子小民·2018-11-23 22:39

[CVPR 2018笔记] Transductive Unbiased Embedding for Zero-Shot Learning

阿里巴巴&浙大Poster论文：基于直推式的无偏嵌入零样本学习TransductiveUnbiasedEmbeddingforZero-ShotLearning本文亮点：用语义引导网络学习摘要摘要：大多数现有的零样本学习（Zero-ShotLearning，ZSL）方法都存在强偏问题：训练阶段unseen类（目标类）的实例在测试时往往被归类为seen类（源类）之一。因此，在广义ZSL设置中部署后，

一亩高粱·2018-08-14 15:44

Transductive Unbiased Embedding for Zero-Shot Learning阅读笔记

TransductiveUnbiasedEmbeddingforZero-ShotLearningSummaryPROubiasterm:在Loss添加一个针对未知类的loss,部分抑制了zeroshot天生倾向于带label数据的问题巧妙的数据利用，虽然targetdataset没有用label(图片文字对应关系)，但是用了label的文字embedding对CNNfinetune的实验(根据数

feitianlzk·2018-04-11 13:45

Inductive Representation Learning On Large Graphs【阅读笔记】

近年的Deepwalk,LINE,node2vec,SDNE,DNGR等模型能够高效地、直推式（transductive）地得到节点的embedding。

iMark11·2017-12-03 12:32

转导推理——Transductive Learning

　　在统计学习中，转导推理（Transductive Inference）是一种通过观察特定的训练样本，进而预测特定的测试样本的方法。

·2015-11-13 12:24

转导推理——Transductive Learning

转载：http://www.cnblogs.com/siegfang/p/3424003.html转导推理——TransductiveLearning在统计学习中，转导推理（TransductiveInference）是一种通过观察特定的训练样本，进而预测特定的测试样本的方法。另一方面，归纳推理（InductionInference）先从训练样本中学习得到通过的规则，再利用规则判断测试样本。然而有

liuyue2046·2013-11-18 12:00

Transductive Support Vector Machine

TSVMisanextensionofstandardsupportvectormachineswithunlabeleddata.InastandardSVMonlythelabeled dataisused,andthegoalistofindamaximummarginlinearboundaryintheReproducingKernelHibertSpace.Ina TSVMtheunl

Calm__down·2011-04-20 11:00

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