Few-shot-Meta-learning-papers:最近的少量元学习论文

时间:2024-06-01 21:56:13
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文件名称:Few-shot-Meta-learning-papers:最近的少量元学习论文

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更新时间:2024-06-01 21:56:13

很少见的元学习论文 最近的少量元学习论文 最近2个月内新发布 cbfinn nips ecvicml 距离和NN 用于单次图像识别的暹罗神经网络( Siamense ) 一击学习的匹配网络( Matching network ) 少量学习的原型网络(原型) 用于全方位学习的高斯原型网络(高斯原型网络) 用于半监督少分类的元学习(半原型) 学习比较:很少学习的关系网络(比较) 通过信息检索镜头进行的少量学习时间卷积元学习( TCML ) 一个简单的神经注意元学习器( SNAIL ) 细心的循环比较器具有度量不可知的条件嵌入的少量学习 基于学习和MAML 优化作为快速学习模型( Meta-LSTM ) 与模型无关的元学习,可快速适应深度网络( MAML ) 半监督式的MAML学习(半MAML ) 元学习和通用性:深度表示和梯度下降可以近似任何学习算法(不确定性-MAML ) 将基于梯度的元


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  • 没代码。。。