您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. Learning-JQuery-Jul-2007\Learning-JQuery-Jul-2007

  2. Learning-JQuery-Jul-2007\Learning-JQuery-Jul-2007
  3. 所属分类:Javascript

    • 发布日期:2007-10-20
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:zbwmx
  1. Learning More About the JavaFX Script Language

  2. Learning More About the JavaFX scr ipt Language
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2008-04-27
    • 文件大小:696320
    • 提供者:kittyjie
  1. Deep Learning深度学习入门论文

  2. 1. 概述类 首先是概述类论文,先后有2013年的“Representation Learning: A Review and New Perspectives”和2015年的”Deep Learning in Neural Networks: An Overview”两篇。 上传了较新的一篇。 3. 分布式计算 分布式计算方面论文涉及到具体解决计算能力的问题。有2012年的两篇论文Building High-level Features Using Large Scale Unsupervi
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2015-08-27
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:chenqp7
  1. Machine Learning The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data

  2. Contents Preface xv Prologue: A machine learning sampler 1 1 The ingredients of machine learning 13 1.1 Tasks: the problems that can be solved with machine learning . . . . . . . 14 Looking for structure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2015-08-31
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:fantacy08
  1. Learning ECMAScript 6(PACKT,2015)

  2. ECMAscr ipt 6 is the new edition to the ECMAscr ipt language, whose specifications are inherited by Javascr ipt. ES6 gives a vast makeover to Javascr ipt by adding new syntaxes and APIs to write complex applications and libraries that are easier to
  3. 所属分类:Javascript

    • 发布日期:2016-12-11
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:vanridin
  1. Machine Learning in Action-Python

  2. It's been said that data is the new "dirt"—the raw material from which and on which you build the structures of the modern world. And like dirt, data can seem like a limitless, undifferentiated mass. The ability to take raw data, access it, filter i
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-09-24
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:weixin_40374126
  1. Meta Learning(元学习, Learning to Learn)最新具有代表性文章10篇 【是pdf,不是代码,不知为什么名称后面自动加源码下载】

  2. Meta Learning(元学习,又叫 Learning to Learn)已经成为继Reinforcement Learning之后又一个重要的研究分支。这是Meta Learning领域最新具有代表性的十篇文章,值得精读,相信对机器学习学习者和研究者会有很大启发。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-01-01
    • 文件大小:17825792
    • 提供者:zhuf14
  1. Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

  2. Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-08-15
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:qq_26564783
  1. Meta-Learning in Decision Tree Induction

  2. Meta-Learning in Decision Tree Induction Meta-Learning in Decision Tree Induction
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-10-22
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:kernelkoder
  1. 元学习综述,meta learning,A Survey of Zero-Shot Learning + poster

  2. 元学习综述,meta learning,A Survey of Zero-Shot Learning,新加坡南洋理工
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-07-09
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:manu_l
  1. Meta-Learning and the Full Model Selection Problem.pdf

  2. Meta-Learning and the Full Model Selection Problem 这是是 including data preprocessing, outlier detection, feature selection, learning algorithm and evaluation techniques, for a given data project
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-08-11
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:lucktacal
  1. 2019_Online Meta-Learning.pdf

  2. Online Learning有点像自动控制系统,但又不尽相同,二者的区别是:Online Learning的优化目标是整体的损失函数最小化,而自动控制系统要求最终结果与期望值的偏差最小。 Online Learning训练过程也需要优化一个目标函数(红框标注的),但是和其他的训练方法不同,Online Learning要求快速求出目标函数的最优解,最好是能有解析解。 一般的做法有两种:Bayesian Online Learning和Follow The Regularized Leade
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-05-03
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38313113
  1. 元学习(meta learning)综述论文(2020年)

  2. 元学习旨在学会学习,是当下研究热点之一。最近来自爱丁堡大学的学者发布了关于元学习最新综述论文《Meta-Learning in Neural Networks: A Survey》,值得关注,详述了元学习体系,包括定义、方法、应用、挑战,成为不可缺少的文献。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-04-17
    • 文件大小:730112
    • 提供者:syp_net
  1. 论文笔记—Probabilistic Model-Agnostic Meta-Learning.pdf

  2. 论文摘要:元学习仅需少量学习就可以获取先前的先前任务和经验,从而可以从少量数据中学习新任务。但是,短镜头学习中的一个关键挑战是任务模糊性:即使可以从大量先前任务中元学习强大的先验知识,但用于新任务的小数据集也可能太含糊而无法获取单个模型(例如,针对该任务的分类器)。在本文中,我们提出了一种概率元学习算法,该算法可以从模型分布中为新任务采样模型。我们的方法扩展了模型不可知的元学习,它通过梯度下降适应新任务,并结合了通过变分下界训练的参数分布。在元测试时,我们的算法通过将噪声注入梯度下降的简单过程进
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-07-21
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:liz_Lee
  1. NIPS2017-Oriol Vinyals-model vs optimazation meta-learning

  2. ppt框架:元学习定义,与无监督学习的对比,与监督学习的对比,元学习模型分类(基于模型,基于度量,基于优化)与例子,总结,展望
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-07-21
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:liz_Lee
  1. ICML 2020上与【元学习(Meta Learning)】相关的论文(六篇)

  2. 我们发现基于元学习(Meta Learning)相关的paper也不少,元学习及其在不同场景的应用等等都是今年比较火的topic,受到了很多人的关注。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-10-04
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:syp_net
  1. meta-learning:survey.pdf

  2. metalearning:survery:论文笔记
  3. 所属分类:电信

  1. Meta-learning on Heterogeneous Information Networks for Cold-start Recommendatio

  2. KDD2020论文Meta-learning on Heterogeneous Information Networks for Cold-start Recommendation | 推荐 | 冷启动
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:m0_38051901
  1. 深度元学习-A Survey of Deep Meta-Learning-翻译.docx

  2. A Survey of Deep Meta-Learning论文翻译原文链接:https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/2010.03522
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2021-02-01
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:dream230306
  1. Reptile: On First-Order Meta-Learning Algorithms

  2. On First-Order Meta-Learning Algorithms Paper:https://arxiv.org/pdf/1803.02999.pdf Code:https://github.com/openai/supervised-reptile Tips:OpenAi的一篇相似MAML的Meta-learning相关的paper。 (阅读笔记) 1.Main idea 目标旨在实现相同分布的一类任务的少量样本快速学习。This paper considers meta-lea
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:84992
    • 提供者:weixin_38611796
« 12 3 4 »