• Few-Shot学习,即使用少量样本进行学习,是机器人操作中比较关键的一步。为了让机器人在动态无特定结构的环境中操作,就需要实时从少量样本中学习新的物体。本文总结了一些少量样本学习的文献资料,并提供了一些设置方面的技巧。
  • 一篇资讯,基于Twitter公开可用的元数据,机器学习算法识别用户的准确率高达96.7%。‘
  • 本文主要介绍了特征变换在许多神经网络架构上的应用,以解决超大规模和多样的问题。而特征变换的成功,本文认为是因为其自身的足够灵活,可以通过不同的参数设置下有效地学习到输入的表示;同时,特征变换也可以通过捕获和利用不同信息源的关系,从而学习到任务表示。