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搜索资源列表

  1. 深度学习下融合不同模型的小样本表情识别.pdf

  2. 深度学习下融合不同模型的小样本表情识别深度学习下融合不同模型的小样本表情识别深度学习下融合不同模型的小样本表情识别深度学习下融合不同模型的小样本表情识别深度学习下融合不同模型的小样本表情识别

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-11
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 小样本事件下液压支架可靠性评估

  2. 为了保障综合机械化采煤工作面安全生产,需对液压支架可靠性进行评估和预测,基于煤机行业可靠性工程起步较晚,前期大量的无故障工作时间数据记录不全等现状,提出在定时截尾试验获得的失效数据为小样本的情况下,采用BP神经网络模型对失效样本及其经验可靠度进行学习、仿真来扩大样本容量,并根据机械产品可靠性一般服从威布尔分布的特点,提出使用扩容样本对威布尔分布参数进行估计的方法。研究结果表明:两参数威布尔分布适用于描述液压支架可靠性,根据其可靠度函数和失效率函数可以获得任意时刻液压支架的可靠度和失效率;样本数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-26
    • 文件大小：203776
    • 提供者：weixin_38722329

  1. 深度学习 小样本学习-何旭明.pptx

  2. 今天给大家带来，深度学习 小样本学习-何旭明.pptx，里面对于相关知识讲解的十分清楚明白，相关方向的同学不要错过，一起来学习吧！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：27262976
    • 提供者：miracleoa

  1. 深度学习 小样本问题探讨.pptx

  2. 今天给大家带来，深度学习 小样本问题探讨.pptx，里面对于相关知识讲解的十分清楚明白，相关方向的同学不要错过，一起来学习吧！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：miracleoa

  1. 深度学习 小样本学习stanet_aaai19.pdf

  2. 今天给大家带来，深度学习 小样本学习stanet_aaai19.pdf，里面对于相关知识讲解的十分清楚明白，相关方向的同学不要错过，一起来学习吧！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：miracleoa

  1. 深度学习 小样本学习-付沿伟.pptx

  2. 今天给大家带来，深度学习 小样本学习-付沿伟.pptx，面对于相关知识讲解的十分清楚明白，相关方向的同学不要错过，一起来学习吧！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：40894464
    • 提供者：miracleoa

  1. 最新《小样本学习(Few-shot learning)》2020综述论文【香港科技大学】.pdf

  2. 本文介绍34页小样本学习综述《Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning》，包含166篇参考文献，来自第四范式和香港科技大学习的研究学者。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-13
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：syp_net

  1. 小样本学习.pptx

  2. 本资源涉及小样本学习的通俗理解和实例展示。并陈列了有关小样本学习的五类主流模型。 特别注明：（1）本资源是通过调研部分论文和博客后进行的综合性展示资源，仅做入门了解使用（2）本资源仅有PPT文件，如需PPT对应的释义文本，还请私信联系，无偿赠送。 【本人因事出差，近期暂时无法发送释义文本，有需求的请留言，后期会私信发送】

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-04-04
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：sinat_28978363

  1. 融合零样本学习和小样本学习的弱监督机器学习方法综述.pdf

  2. 针对弱监督机器学习方法，系统阐述了小样本学习、零样本学习、零—小样本学习的问题定义、当前主要方法以及主流实验设计，最后基于当前研究中出现的问题，对下一阶段研究方向进行了总结展望。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-20
    • 文件大小：705536
    • 提供者：syp_net

  1. 阿里小样本学习参考论文.pdf

  2. 阿里发表的小样本学习的方法，在文本分类领域效果还不错，主要还是 通过计算每个类相对应的特征向量来做有效的区分

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-01-05
    • 文件大小：734208
    • 提供者：cuipanguo

  1. OpenAI发布小样本学习器语言模型

  2. OpenAI在昨天悄然放出了GPT第三代——《Language Models are Few-Shot Learners》。刷遍Twitter！史无前例！论文介绍了GPT-3这是一种由1750亿个参数组成的最先进的语言模型。论文由32位作者72页pdf。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-30
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：syp_net

  1. 基于小样本学习的图像分类技术综述

  2. 图像分类的应用场景非常广泛,很多场景下难以收集到足够多的数据来训练模型,利用小样本学习进行图像分类可解决训练数据量小的问题.本文对近年来的小样本图像分类算法进行了详细综述。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-13
    • 文件大小：875520
    • 提供者：syp_net

  1. 最新《小样本学习》综述教程（来自CVPR 2020）

  2. 在过去的几年里，基于深度学习的方法在图像理解问题上取得了令人印象深刻的效果，如图像分类、目标检测或语义分割。然而，真实字计算机视觉应用程序通常需要模型能够(a)通过很少的注释例子学习，(b)不断适应新的数据而不忘记之前的知识。不幸的是，经典的监督深度学习方法在设计时并没有考虑到这些需求。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：syp_net

  1. 基于深度迁移学习的小样本图像分类matlab程序_alexnet图像分类matlab,matlab alexnet 图像缺陷检测(txt为微云链接)

  2. 基于深度迁移学习的小样本图像分类matlab程序，网络模型基于AlexNet，文件包含了图像数据集，输出结果可靠。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-17
    • 文件大小：58
    • 提供者：qq_41934573

  1. 《小样本自然语言处理的元学习》综述论文

  2. 小样本自然语言处理(NLP)是指NLP任务只具有少量标注的样例。这是人工智能系统必须学会处理的现实挑战。通常我们依赖于收集更多的辅助信息或开发一个更有效的学习算法。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-22
    • 文件大小：362496
    • 提供者：syp_net

  1. 《小样本元学习》综述论文（预印于2020年07月30日）

  2. 小样本学习是当前研究关注的热点。这篇论文总结了2016年到2020年的小样本元学习文章，划分为四类：基于数据增强; 基于度量学习，基于元优化; 和基于语义的。值得查看！

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-31
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：syp_net

  1. 小样本学习研究综述（发表自软件学报）

  2. 小样本学习旨在通过少量样本学习到解决问题的模型.近年来在大数据训练模型的趋势下，机器学习和深度学习在许多领域中取得了成功.但是在现实世界中的很多应用场景中，样本量很少或者标注样本很少，而对大量无标签样本进行标注工作将会耗费很大的人力。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-12-05
    • 文件大小：744448
    • 提供者：syp_net

  1. 对小样本数据进行数据增强

  2. 一、前情介绍 在之前对yolov3的学习中，有时候发现小样本数据集容易出现过拟合或者泛化能力不强的问题，在对这一问题提出的不同解决方法进行了摸索和尝试，发现提高数据集样本容量是一个比较直接和简单粗暴的方法，以下纪录这一实验方法。 二、环境 直接交代环境，都是相对较简单，在这里博主没遇到过坑 os numpy PIL imgaug 三、代码 import xml.etree.ElementTree as ET import os import numpy as np from PIL import

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：208896
    • 提供者：weixin_38643127

  1. 基于小样本学习的图像分类技术综述

  2. 图像分类的应用场景非常广泛, 很多场景下难以收集到足够多的数据来训练模型, 利用小样本学习进行图像分类可解决训练数据量小的问题. 本文对近年来的小样本图像分类算法进行了详细综述.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：syp_net

  1. 论文 基于度量学习的小样本学习研究 阅读心得

  2. 论文主要工作： 本文提出带间隔的小样本学习， 提升了所学习嵌入表示的质量。 为引入间隔， 本文根据小样本场景特点提出了多路对比损失， 使得小样本学习模型可以学习到一个更加具有判别性的度量空间，同时泛化误差可以减小。带间隔的小样本学习是一个通用的框架，可以同各种基于度量的小样本学习模型结合。 本文将带间隔的小样本学习引入到两种已有模型中，分别是原型网络和匹配网络。 另外， 数据的分布往往都有内在结构，现有的基于度量的小样本学习算法在分类时没有考虑数据分布的特性， 阻碍了算法的效果。 本文使用基于图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38722944
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