原创 Adaptive Cross-Modal Few-shot Learning

論文 資料1 基於度量的元學習(metric-based meta-learning)如今已成爲少樣本學習研究過程中被廣泛應用的一個範式。這篇文章提出利用交叉模態信息(cross-modal information)來進一步加強現有的度量

原创 Cross Attention Network for Few-shot Classification

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原创 python的代碼目錄結構設計

爲什麼要設計好目錄結構? "設計項目目錄結構",就和"代碼編碼風格"一樣,屬於個人風格問題。對於這種風格上的規範,一直都存在兩種態度: 一類同學認爲,這種個人風格問題"無關緊要"。理由是能讓程序work就好,風格問題根本不是問題。 另一類

原创 pytorch圖像可視化

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原创 學術答辯PPT模板分享

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原创 元學習調研

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原创 元學習文章彙總||文章分類總結||閱讀線索

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原创 收集大神的博客

深度學習,rnn,lstm: http://karpathy.github.io/ http://colah.github.io/ https://jasdeep06.github.io/   ||  伯克利人工智能博客

原创 torch.bmm(a,b)

函數作用:實現batch的矩陣乘法 計算兩個tensor的矩陣乘法,torch.bmm(a,b),tensor a 的size爲(b,h,w),tensor b的size爲(b,w,h),注意兩個tensor的維度必須爲3. 代碼示例 >

原创 Python中 list, numpy.array, torch.Tensor 格式相互轉化

1.1 list 轉 numpy ndarray = np.array(list)   1.2 numpy 轉 list list = ndarray.tolist()   2.1 list 轉 torch.Tensor tensor=t

原创 NeurIPS 2019 少樣本學習研究亮點全解析

完整見:NeurIPS 2019 少樣本學習研究亮點全解析 少樣本學習(Few-Shot Learning)是近兩年來非常有研究潛力的一個子方向,由於深度學習在各學科交叉研究與商業場景都有比較普遍的應用,然而訓練出高精度模型的情況大部分來

原创 Incremental Few-Shot Learning with Attention Attractor Networks

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原创 TADAM:Task dependent adaptive metric for improved few-shot learning

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原创 目標檢測-論文彙總

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