2012年,加拿大多伦多大学的Hinton教授带领他的两个学生Alex和Ilya一起用AlexNet撞开了深度学习的大门,从此人类走入了深度学习时代。2015年,这个第二作者80后Ilya Sutskever参与创建了openai公司。现在Ilya是open...
然而这些数据却面临着数据样本分布不均衡、以及样本无监督等问题,因此如何在样本量不足甚至零样本、以及样本无标注的情况下,充分利用社交媒体中的数据,成为了计算机视觉领域的开放式问题。本文中,来自复旦大学...
本文介绍的是CIKM20上百度发表的一篇有关展示广告召回阶段样本优化的文章,论文名称是《Sample Optimization For Display Advertising》。文章提出...
对抗样本领域,涉及对抗攻击,防御等方面的综述
在机器学习中,分类用于将数据划分为不同的类别。但在清理、预处理数据并训练我们的模型之后,我们如何知道分类模型的性能是否良好呢?这就是混淆矩阵的作用。
PyTorch 是一个用于构建深度神经网络的库,具有灵活性和可扩展性,可以轻松自定义模型。在本节中,我们将使用 PyTorch 库构建神经网络,利用张量对象操作和梯度值计算更新网络权重,并利用 Sequential 类简化网络...
介绍使用FATE从零开始构建一个简单的横向逻辑回归模型,经过本章的学习,能够了解利用FATE进行横向建模的基本流程。使用威斯康星州临床科学中心开源的乳腺癌肿瘤数据集来测试横向联邦模型,在本地将乳腺癌数据集切...
论文:A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications / 零样本学习综述:设定、方法和应用 作者:Zhi-Hua Zhou / 周志华 发表刊物:ACM Transactions on Intelligent Systems and ...
最后,小维根据爸爸的提示,找到了画有斑马的卡片。同样用一个形象的例子解释:爸爸拿了五张分别画有柴犬、柯基、边牧、哈士奇和阿拉斯加的卡片,告诉小维,这些都属于犬类,然后给了小维三张卡片,分别画有橘猫、...
基于判别性特征学习的极化SAR图像分类 基于卷积神经学习表征框架的高光谱图像分类 基于卷积神经网络与邻域相关性的SAR图像分类算法研究 基于卷积神经网络的图像分类研究 基于卷积神经网络的图像分类研究 ...
请点击上方“AI公园”,关注公众号在之前的DocFace和DocFace+的论文中,反复提到了imprinting,我们今天就来看看,imprinting究竟是个什么东西...
©PaperWeekly 原创 ·作者|苏剑林单位|追一科技研究方向|NLP、神经网络大家都知道现在 GPT-3 风头正盛,然而,到处都是 GPT-3、GPT-3 地推,读者是否记得 ...
链接:https://www.zhihu.com/question/439865186编辑:深度学习与计算机视觉声明:仅做学术分享,侵删2020年小样本学习可谓如火如荼,我从2020年六月...
Motivations sketch的数量和种类都很少,所以发展ZS-SBIR。而存在三个问题:sketch与image的domain gap;sketch的高度抽象;ZSL中从seen class到unseen class的语义迁移。需要合适的数据集能够包括上述挑战。...
基于大规模预训练语言模型的零样本问答 作者:禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 近年来,基于大规模预训练语言模型的自然语言处理技术取得了巨大突破,在问答系统、对话系统、文本生成等任务上取得了令人瞩目的...
标签: 深度学习
线性回归,基础优化算法,线性回归到从0实现