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Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow 2ed 2019.epub

标签：   Machine Learning Keras TensorFlow Scikit-Learn

     Through a series of recent breakthroughs, deep learning has boosted the entire field of machine learning. Now, even programmers who know close to nothing about this technology can use simple, ...

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow [EPUB]

标签：   机器学习 Scikit-Learn TensorFlow

      Explore the machine learning landscape, particularly neural nets Use scikit-learn to track an example machine-learning project end-to-end Explore several training models, including support vector ...

R-CNN matlab 代码: Regions with Convolutional Neural Network Features

标签：   R-CNN，Deep learning   CNN   卷积神经网络

     R-CNN, matlab 代码: Regions with Convolutional Neural Network Features,卷积神经网络，此代码容易看懂，实现，适合学习 改进！

One-shot Learning with Memory-Augmented Neural Networks

标签：   元学习  meta-learning

     摘要 尽管深度学习应用领域最近取得了较大的进展，但是小样本学习的挑战是一直存在的，传统的基于梯度的网络需要大量的数据去学习，通常需要经过大量广泛的迭代训练。当给模型输入新数据时，模型必须低效的重新学习...

【论文整理】小样本学习Few-shot learning论文整理收藏（最全，持续更新）

标签：   小样本学习综述  few-shot  小样本

     1.Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning 2.Generalizing from a few examples: A survey on few-shot learning, CSUR, 2020. 3.Rethinkingfew-shotimage classification: a good ...

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...

Learning to Pre-train Graph Neural Networks（图预训练与微调差异）

标签：   图预训练  微调  L2P-GNN

     Learning to Pre-train Graph Neural Networks 这篇文章来自AAAI 2021。其核心的思想其实就是：如何缓解GNN预训练和微调之间的优化误差？ 首先作者论证了 GNN 预训练是一个两阶段的流程： Pre-traning。先在大规模...

pytorch-Deep-Learning：深度学习（使用PyTorch）

标签：   deep-learning jupyter-notebook pytorch neural-nets JupyterNotebookJupyterNotebook

      wget < http>sh 通过练习检出git存储库一旦Miniconda准备就绪，请签出课程资料库并继续设置环境： git clone https://github.com/Atcold/pytorch-Deep-Learning创建隔离的Miniconda环境将目录（ cd ）更改为课程...

FEW-SHOT LEARNING WITH GRAPH NEURAL NETWORKS 论文笔记

标签：   GNN  Few-shot learning  Graph neural networks

     论文链接：FEW-SHOT LEARNING WITH GRAPH NEURAL NETWORKS Idea: Few-shot 学习不依靠于规则化扩展数据集来补偿缺少有监督数据对模型带来的影响，而是受启发与人类学习去探索相似任务在空间上的分布情况。 GNN...

Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning. （学习比较：用于few-shot learning 的...

标签：   meta-learning   few-shot learning   metric learning 

     目录1. 摘要2. 介绍3....few-shot learning 问题需要分类器必须在每个新类只给出几个样本情况下识别新的类（新的类是指在训练阶段没有见过的类）。文章提出了网络叫做 — 关系网络（Relation Netwo...

强化学习之Q-learning简介

标签：   强化学习  q-learning

     强化学习在alphago中大放异彩，本文将简要介绍强化学习的一种q-learning。先从最简单的q-table下手，然后针对state过多的问题引入q-network，最后通过两个例子加深对q-learning的理解。

Meta-Learning 论文

标签：   meta-Learning

     Meta Learning/ Learning to Learn/ One Shot Learning/ Lifelong Learning 转自github: https://github.com/floodsung/Meta-Learning-Papers 1 Legacy Papers [1] Nicolas Schweighofer and Kenji Doya. Met...

回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多输入单输出

标签：   CNN-LSTM  CNN  LSTM

     回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM(卷积长短期记忆神经网络)多输入单输出 目录回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM(卷积长短期记忆神经网络)多输入单输出基本介绍模型背景CNN-LSTM模型CNN模型LSTM模型CNN-LSTM模型数据下载...

自然语言处理NLP中的N-gram模型

标签：   nlp  n-gram  机器学习

     自然语言处理NLP中的N-gram模型 自然语言处理NLP中的N-gram模型 Naive Bayes N-gram N-gram简介 N-gram中的概率计算 N-gram的用途 用途一：词性标注 用途二：垃圾短信分类 用途三：分词器 ......

Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition （孪生神经网络用于 One-Shot 图像识别）

标签：   Meta-learning  Metric learning  Siamese Network

     机器学习应用中学习好的特征的计算开销是非常大的，而且在某些情况下（few-shot learning，可用数据很少）是非常困难的。一个典型的例子就是 one-shot learning，其中必须在只给出每个类的一个样本的情况下，对剩余...

【论文笔记】：NAS-FPN: Learning Scalable Feature Pyramid Architecture for Object Detection

标签：   目标检测  NAS-FPN

     NAS-FPN: Learning Scalable Feature Pyramid Architecture for Object Detection &Summary 目前最先进的卷积结构用于物体检测是手工设计的。 在这里，我们的目标是一个更好的学习可扩展特征金字塔结构，用于...

Coursera-Deep Learning Specialization 课程之（四）：Convolutional Neural Networks: -weak4编程作业

标签：   python  deep-learning  脸部识别

     人脸识别Face Recognition for the Happy Housefrom keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, ZeroPadding2D, Activation, Input, concatenate from keras.models import Model ...

回归预测 | MATLAB实现PSO-LSTM(粒子群优化长短期记忆神经网络)多输入单输出

标签：   数据预测  机器学习  粒子群优化

     回归预测 | MATLAB实现PSO-LSTM(粒子群优化长短期记忆神经网络)多输入单输出 目录回归预测 | MATLAB实现PSO-LSTM(粒子群优化长短期记忆神经网络)多输入单输出基本介绍模型介绍PSO模型LSTM模型PSO-LSTM模型数据下载...

回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出

标签：   LSTM  SVR  LSTM-SVR

     回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出 目录回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出基本介绍模型介绍LSTM模型SVR模型LSTM-SVR模型数据下载...

neural-style风格迁移模型实战

标签：   深度学习  neural-style  vgg

     neural-style模型是一个风格迁移的模型，是GitHub上一个超棒的项目，那么什么是风格迁移，我们来举一个简单的例子： 这里，我选择了将梵高的画风和我们的东北大学的工学馆相结合，让工学馆融入了梵高的星空效果图...

论文阅读笔记《Meta-Learning with Memory-Augmented Neural Networks》

标签：   深度学习  元学习  小样本学习

       本文提出一种带有记忆增强神经网络（Memory-Augmented Neural Networks，MANN）的元学习算法用于解决小样本学习问题。我们知道LSTM能够通过遗忘门有选择的保留部分先前样本的信息（长期记忆），也可以通过输入门...

机器翻译 bpe——bytes-pair-encoding以及开源项目subword-nmt快速入门

标签：   bytes-pair-encoding  机器翻译

     subword-nmt干啥用的 解决未登录词问题的一种方法。 在做nlp的时候，很多时候我们会对语料做一个预处理，生成语料的一个字典。为了不让字典太大，我们通常只会把出现频次大于某个阈值的词丢到字典里边，剩下所有的词...

Meta-learning（元学习）和 3D-CNN 总结

标签：   3D CNN  Meta-learning

     Meta-learning and 3D-CNN 总结 Meta-learning Meta-learning（元学习）方法是近期的研究热点，加州伯克利大学在这方面做了大量工作。这周阅读了相关论文，总结一下自己的知识。 论文题目： 1.Model-Agnostic ...

Plant Leaves Classification: A Few-Shot Learning Method Based on Siamese Network

标签：   plant leaves classification  few-shot  Siamese Network

     Plant Leaves Classification: A Few-Shot LearningMethod Based on Siamese NetworkAbstractIntroductionPROPOSED CNN STRUCTUREINITIAL CNN ANALYSISEXPERIMENTAL STRUCTURE AND ALGORITHMS ...

【论文导读】- SpreadGNN: Serverless Multi-task Federated Learning for Graph Neural Networks（去...

标签：   SpreadGNN  去中心化  图联邦学习

     图神经网络( GNN )是图机器学习问题的首选方法，因为它们能够从图结构数据中学习最先进的表示。然而，由于用户方面的隐私问题、法规限制和商业竞争，将大量的真实世界图形数据集中用于GNN训练是令人望而却步的。...

Faster R-CNN论文翻译——中英文对照

标签：   Faster R-CNN

     文章作者：Tyan ...nbsp;|  CSDN  |  简书 ...声明：作者翻译论文仅为...翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation Faster R-CNN: Towards Real-Time ...

Bourne强化学习笔记2：彻底搞清楚什么是Q-learning与Sarsa

标签：   Q-learning  Saras  off-policy

     为了理清强化学习中最经典、最基础的算法——Q-learning，根据ADEPT的学习规律（Analogy / Diagram / Example / Plain / Technical Definition），本文努力用直观理解、数学方法、图形表达、简单例子和文字解释来...

科学智能-人工智能新浪潮

标签：   机器学习  机器学习算法  机器学习实战

      Results MD Simulation for SARS-COV-2 The “Wedge” Effect of NTD DeepVortexNet for Fluid Modeling Meteorological Simulation Physics-informed Neural Network From Derivative-based to Monte-Carlo Deep ...

ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT

标签：   gpt-3  PPO算法  强化学习

     本篇ChatGPT笔记会全力做到，通俗易懂且循序渐进(尽最大努力让每一个初学者哪怕是文科生都能没有障碍的读懂每一字一句、每一个概念、每一个公式) 一方面，对于想了解ChatGPT背后原理和如何发展而来的，逐一阐述从GPT...

Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning 小样本学习最新综述 | 三大数据增强...

标签：   小样本学习  Few-shot  数据增强

     文章目录01 Transforming Samples from Dtrain02 Transforming Samples from a Weakly Labeled or Unlabeled Data Set03 Transforming Samples from Similar Data SetsDiscussion and Summary 上一篇：A Survey on ...

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