AIGC体验生成 团队模型、论文、博文、直播合集，点击此处浏览 一、背景 2022年AIGC（AI生成内容）焕发出了勃勃生机，大有元年之势，技术与应用迭代都扎堆呈现。在各种新闻媒体处可以看到诸多关于学术前沿研究，…

AI900证书模板 一、Microsoft 认证：Azure AI 基础知识 掌握 AI 基础知识可帮助你快速开启职业生涯，并准备好更深入地了解 Azure 提供的其他技术机会。人工智能 (AI) 使那些昨天看起来还像是科幻小说的可能性有机会成为现实。使用 AI，可以在医…

前言 随着科技的迅猛发展，人工智能（AI）已经成为现代社会不可或缺的一部分。它不仅改变了我们的生活方式，也深刻影响了各行各业的发展。因此，在中小学、职业学校、大学等中开设人工智能课程具有重要的意义。 1. 提升学…

熵(entropy)是一种不确定性的度量。 熵其实是一种无序程度的度量方式，越混乱越无规律，熵值就越大，反之熵值越小。 有几种不同类型的熵，在自然语言处理或者机器学习领域中，提到的熵都是香农熵(Shannon entropy)。 熵…

经常有读者朋友给公众号《人工智能怎么学》留言咨询如何使用人工智能（AI）学习语文、数学、英语等科目。这些都是中学教师、中学生朋友及其家长们普遍关注的问题。仅仅使用留言回复的方式，不可能对这些问题做出具体和透彻的解答，因…

序言 现在已经开始步入 AI 时代，AI 产品也已经络绎不绝。今天，给大家介绍一款数据库的 AI 产品 —— Chat2DB。 一、什么是 Chat2DB Chat2DB 由阿里提供的一个数据库管理、数据开发、数据分析的工具，它是一个 AI 原生的数据库管理工具&…

** AI人工智能 神经网络概述 ** 神经网络是并行计算设备，它们试图构建大脑的计算机模型。 背后的主要目标是开发一个系统来执行各种计算任务比传统系统更快。 这些任务包括模式识别和分类，近似，优化和数据聚类 什么是人工神经网络(ANN) 人…

在这个科技与梦想交相辉映的时代，人工智能已不再停留于遥不可及的概念构想，而是化身为一股汹涌的创新洪流，深刻塑造着社会的每一个角落。从文化艺术的智慧火花到生命科学的精密探索，从工业制造的革新升级到日常生活的细致入微&…

MAML阅读笔记 Finn C, Abbeel P, Levine S. Model-agnostic meta-learning for fast adaptation of deep networks[J]. arXiv preprint arXiv:1703.03400, 2017. 为什么我今天这么晚还在工作呢？因为我今天下午又浪费了一下午的光阴……所以罚自己今晚完成任务。。。…

论文：[Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks](# Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks) 台大李宏毅老师的视频课程：Meata learning: MAML 1. Meta Learning Few-shot leanring的方法可以…

前置概念： meta-learning有多种，MAML只是其中的一中，其主要用于通过少量样本就可以效果的权重参数。 MAML是task标识一批样本，具体可以分成training task和testing task；所有的task都有support set和query set组成&a…

元学习是解决小样本学习问题的重要方法之一，现已取得较为优异的成绩。元学习方法大体上可以分为基于优化的和基于度量两种。基于度量的方法是非参数方法，包括孪生网络、关系网络、匹配网络等。基于优化的方法是参数化方法，典型代表之一是MAML…

目录 maml概念数据读取get_file_listget_one_task_data 模型训练模型定义 源码（觉得有用请点star，这对我很重要~） maml概念 首先，我们需要说明的是maml不同于常见的训练方式。以猫狗分类和resnet作为例子，我们将猫狗…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57864886 一、Meta-Learning 简述 Meta-Learning（即元学习）是最近比较火的研究方向，其思想是learning to learn(学会学习)。Meta-Learning面向的不是学习的结果，而是学习的过程。其学习不是一个直…

MAML 1.论文地址和代码2.基本概念2.1 举例2.1.1 元学习的目标2.1.2 元学习有三种常见的实现方法 3.MAML3.1 MAML就是用于找参数 θ \theta θ的方法3.2 MAML的基本思路3.3 基本术语3.4 从数据集中抽样的方法3.4 MAML的具体算法流程2.7 MAML二分类过程2.8 MAML的效果 1.论文地址…

论文地址:https://arxiv.org/abs/1810.09502 Abstract MAML是目前通过元学习进行少样本学习的最佳方法之一。MAML简单，优雅和非常强大，然而，它有各种各样的问题，如神经网络结构非常敏感，经常导致不稳定，需…

参考链接： https://www.zhihu.com/question/266497742 https://zhuanlan.zhihu.com/p/66926599 https://zhuanlan.zhihu.com/p/57864886 目录 加载数据 定义一些基本的参数： 在数据迭代处使用： 图像类型是[1,28,28] 迭代数据 定义了模型…

文章目录 前言背景元学习简介元学习问题定义小样本学习(Few shot learning)问题定义元学习/小样本学习基本特征 论文解读AbstractIntroductionMotivationModel-Agnostic Meta-Learning元学习问题设定与模型无关的元学习算法细节伪代码算法实例讲解 实验部分 MAML vs Pre-traini…

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1703.03400.pdf MAML与前人解决meta learning最大的不同在于，MAML参数的更新靠的是梯度下降而不是一个学到的更新策略（如用RNN学一个参数更新策略）。MAML不需要引入新的参数，也不需要特…

前言 MAML论文至今已经收获了1万的引用。![[Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks.pdf|Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks]] 论文PDF地址：MAML论文PDF 本篇学习借鉴相关文章索引： Mode…