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搜索资源列表

  1. Computational Intelligence:An Introduction

  2. Chapter 1—Preliminaries 1.1. Computational Intelligence: its inception and research agenda 1.2. Organization and readership 1.3. References Chapter 2—Neural Networks and Neurocomputing 2.1. Introduction 2.2. Generic models of computational neurons 2
  3. 所属分类:C#

    • 发布日期:2008-10-06
    • 文件大小:12582912
    • 提供者:giliwala
  1. MAML方法论文

  2. 一篇介绍meta-learning方法的论文,发表于2017年,提出一种基于梯度的小样本学习方法
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-03-05
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:qq_28866943
  1. metalearning-slides.pdf

  2. metalearningPPT 小样本学习 深度学习 元学习 谷歌大脑
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-06-11
    • 文件大小:19922944
    • 提供者:u010138055
  1. MetaLearning

  2. 人工智能前沿研究,元学习研究资料—Meta-Learning: A Survey,Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networ,Online Meta-Learnin,Task Agnostic Meta-Learning for Few-Shot Learning
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-03-29
    • 文件大小:19922944
    • 提供者:hywcxq
  1. larochelle-metalearning.pdf

  2. 英文版。很好的资源,适合机器学习以及人工智能爱好者。A RESEARCH AGENDA Deep learning successes have required a lot of labeled training data s collecting and labeling such data requires significant human labor practically, is that really how we'll solve Al sCientifically, this
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-07-29
    • 文件大小:23068672
    • 提供者:xcmax
  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. 稀疏增量Delta-Bar-Delta用于系统识别

  2. Metalearning算法学习基础学习算法,旨在提高学习系统的性能。 增量delta-bar-delta(IDBD)算法就是这种金属学习算法。 另一方面,稀疏算法由于其良好的性能和广泛的应用而越来越受欢迎。 在本文中,我们考虑了系统的稀疏性,提出了一种稀疏的IDBD算法。 l(0)范数罚分包含在标准IDBD的成本函数中,它等同于在迭代中添加零吸引子,因此,如果目标系统确实稀疏,则可以加快收敛速度​​。 仿真表明,该算法在稀疏系统识别方面优于竞争算法。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:162816
    • 提供者:weixin_38557896
  1. 复值内核增量金属学习算法

  2. Metalearning算法学习基础学习算法,从而提高学习系统的性能。 通常,与原始基础学习算法相比,金属学习算法具有更快的收敛速度和更低的均方误差(MSE)。 内核方法是将算法从线性情况扩展到非线性情况的强大工具。 在先前的工作中,我们提出了一种内核增量金属学习算法(KIMEL)。 近年来,复杂的价值信号处理算法由于其广泛的适用性而越来越受欢迎。 在本文中,我们提出了复杂的价值KIMEL(CKMIEL),有两个版本。 一种基于真实的RKHS的复杂性,称为CKIMEL1,另一种基于纯复杂的内核,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38625448
  1. 神经网络也可以有逻辑——解析视觉推理(VisualReasoning)

  2. 在我们的上一篇文章最前沿:百家争鸣的MetaLearning/Learningtolearn(点击「阅读原文」获取此文)中,我们谈到了星际2需要AI具备极好的逻辑推理能力才行,那么实际上逻辑推理这个问题学术界一直有研究,但是进展缓慢。吴恩达AndrewNg也说过当前的深度学习技术比较适合那些对人来说可以快速解答的问题,比如说图像识别,我们不用怎么思考,语音识别,我们也不用怎么思考。但是吴恩达这么说也不完全对,比如说AlphaGo。AlphaGo有逻辑,会推理,能思考吗?我们都知道人类下围棋是需要
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:356352
    • 提供者:weixin_38702726
  1. 神经网络也可以有逻辑——解析视觉推理(VisualReasoning)

  2. 在我们的上一篇文章最前沿:百家争鸣的MetaLearning/Learningtolearn(点击「阅读原文」获取此文)中,我们谈到了星际2需要AI具备极好的逻辑推理能力才行,那么实际上逻辑推理这个问题学术界一直有研究,但是进展缓慢。吴恩达AndrewNg也说过当前的深度学习技术比较适合那些对人来说可以快速解答的问题,比如说图像识别,我们不用怎么思考,语音识别,我们也不用怎么思考。但是吴恩达这么说也不完全对,比如说AlphaGo。AlphaGo有逻辑,会推理,能思考吗?我们都知道人类下围棋是需要
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:356352
    • 提供者:weixin_38570202