少样本学习

Few-shot learning（少样本学习，入门篇）

1. 少样本学习 1.1 为什么要有少样本学习？什么是少样本学习？套用原博客中的原话，即： Few-shot learning is the problem of making predictions based on a limited number of samples. The goal of few-shot ...

少样本学习综述_深度学习_小样本学习_

标签：深度学习小样本学习

少样本学习的最新综述，这是一篇综述，注意，这是一篇综述

【机器学习】Few-shot learning（少样本学习）

标签：机器学习人工智能深度学习

在人类的快速学习能力的启发下，研究人员希望机器学习模型在学习了一定类别的大量数据后，对于新的类别，只需要少量的样本就能快速学习，这就是 Few-shot Learning 要解决的问题。 Few-shot Learning 是 Meta ...

基于深度神经网络的少样本学习综述

标签：少样本学习综述

如何从少数训练样本中学习并识别新的类别，对于深度神经网络来说是一个具有...针对如何解决少样本学习的问题，全面总结了现有的基于深度神经网络的少样本学习方法，涵盖了方法所用模型、数据集及评估结果等各个方面。

标签：小样本学习

最近实验室再研究有关于小样本学习的论文，搜集了大量的文献整理了这一块。不自然感觉快成神仙了，玄学真是有意思下面总结总结有关的主题的专题深度学习识别赛格、分组、形状统计，物理，理论，和数据...

视觉与少样本学习:小数据场景下的AI能力

标签：计算科学神经计算深度学习

视觉与少样本学习:小数据场景下的AI能力 1.背景介绍 1.1 数据的重要性在当今的人工智能领域,数据是推动算法和模型发展的关键驱动力。大量高质量的数据集为训练复杂的深度神经网络提供了必要的燃料。然而,在许多实际...

24 ICLR(Oral) Neural Fine-Tuning Search For Few-Shot Learning （少样本学习的神经微调搜索、NAS技术的...

标签：学习笔记

24 ICLR(Oral) 在小样本学习Few-shot（FSL）中，在一组类别上训练的分类器需要被快速应用与泛化到其余不相关、全新的数据集上。因此，许多研究表明，精心设计的适应性架构微调的有效性。然而，新问题出现，如何找到...

【ML】少样本学习解释和分步如何使用

标签：机器学习深度学习人工智能

通过遵循这些步骤，少样本学习技术使模型能够从有限的标记数据中进行泛化，并在新的、未见过的任务或类上表现良好。模型可以通过利用用户的历史行为和用户对新项目或类别的偏好的一些标记示例来学习做出准确的推荐。

Few-shot learning 少样本学习

标签：深度学习机器学习 pytorch

深度学习已经广泛应用于各个领域，解决各类问题，在图像分类的问题下，可以很轻松的达到94%之上。然而，deep learning是一种data hungry的技术，需要大量的标注样本才能发挥作用。但现实世界中，有很多问题是没有...

零样本和少样本学习

标签：机器学习支持向量机深度学习

在本篇文章中，我们将讨论机器学习和深度学习的不同领域中的一个热门话题:零样本和少样本学习(Zero and Few Shot learning)，它们在自然语言处理到计算机视觉中都有不同的应用场景。在监督分类器中，所有的模型试图...

探秘 Few-Shot SSL Public: 一种增强学习与少样本学习的融合神器

探秘 Few-Shot SSL Public: 一种增强学习与少样本学习的融合神器项目地址:https://gitcode.com/renmengye/few-shot-ssl-public 在机器学习领域，Few-Shot SSL Public 是一个开源项目，由-renmengye-开发，它旨在...

探索LibFewShot：构建高效少样本学习的利器

探索LibFewShot：构建高效少样本学习的利器项目地址:https://gitcode.com/RL-VIG/LibFewShot 项目简介 LibFewShot 是一个开源的、用于少样本学习（Few-Shot Learning）任务的框架，它旨在提供一套强大且灵活的工具...

少样本学习概述及三种经典方法

标签：学习深度学习

小样本学习详细介绍及几种经典方法

探索自然语言处理新境界： FewCLUE —— 少样本学习基准

探索自然语言处理新境界： FewCLUE —— 少样本学习基准项目地址:https://gitcode.com/CLUEbenchmark/FewCLUE FewCLUE 是一个开源项目，由CLUE（Chinese Language Understanding Evaluation）团队构建，旨在推动...

少样本.单样本.无样本学习综述

标签：人工智能

语义间隔问题：样本的特征往往是视觉特征，比如用深度网络提取到的特征，而语义表示却是非视觉的，这直接反应到数据上其实就是：样本在特征空间中所构成的流型与语义空间中类别构成的流型是不一致的。有一种办法是，...

AI大语言模型的零样本学习与少样本学习

标签：计算大数据人工智能

1. 背景介绍 1.1 人工智能的发展随着计算机技术的飞速发展，人工智能（AI）已经成为了当今科技领域的热门...特别是近年来，深度学习技术的突破性进展，使得计算机在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了超

AI大语言模型的零样本学习与少样本学习

标签：计算大数据人工智能

1. 背景介绍 ...从早期的基于规则的专家系统，到现在的深度学习和神经网络，AI技术在各个领域取得了显著的成果。特别是在自然语言处理（NLP）领域，大型预训练语言模型（如GPT-3、BERT等）的出现，使得

论文|少样本学习综述

标签：深度学习

实际中，医学、军事、金融等一些领域由于无法获取足够的训练样本标签（可能是涉及隐私安全花费等），所以少样本学习很有意义。意义：1.不用依赖大规模样本 2.缩小人类与AI的差距 3.低成本，快速

少样本学习系列(四)【元学习与少样本深层理解】

标签：学习

元学习定义？深度学习地发展主要是表征学习地发展，也就是如何更好地看到和理解数据，然后用于传统地算法中，从而取得较好地效果。这也是为什么外界对于AI持怀疑态度，因为并没有什么很原理性地算法被提出，...

关于少样本学习、零样本学习、单样本学习中的support set和query set的概念解析

标签：学习机器学习深度学习

梳理一下关于少样本学习（如few-shot learning）、零样本学习（zero-shot learning）、单样本学习（one-shot learning）中的support set和query set的概念，以及为何测试集中会涉及到“unseen”（未见过）的新类。

Meta-learning（元学习与少样本学习）

标签：元学习少样本学习度量学习

Meta-learning（元学习）虽然目前很多暴力堆算力堆数据的模型取得了很好的效果，但由于有些数据很难收集到，或者大量的标注耗费人力太多，关于元学习的研究也很多。特别是比如人类往往只需要通过少量数据就能做到...

《少样本学习FSL》（2020年最新综述论文）

标签：少样本学习综述

少样本学习(FSL)在机器学习领域具有重要意义和挑战性。成功地从很少的样本中学习和归纳的能力是区分人工智能和人类智能的一个明显的界限，因为人类可以很容易地从一个或几个例子中建立他们对新颖性的认知，而机器...

元学习、迁移学习、对比学习、自监督学习与少样本学习的关系解读

标签：人工智能深度学习

文章目录前言一、对比自监督学习与FSL1.对比学习与自监督学习2.自监督学习与FSL二、元...还有对比学习和自监督学习，最近自己也在看，并且和少样本学习（FSL）相关，就一起放在这里。文章中出现的ppt截图是自己讲组

Few-shot learning（少样本学习）和 Meta-learning（元学习）概述

目录（一）Few-shot learning（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2.2 Meta-learning（元学习）（二）Meta-learning（元学习）1. 学习微调 (Learning to Fine-Tune)2. 基于 RNN 的记忆 (RNN ...