1. Introduction In this work, inspired by metric learning based on deep neural features and memory augment neural networks, authors propose ...
论文信息:Vinyals O, Blundell C, Lillicrap T, et al. Matching networks for one shot learning C Advances in neural information processing systems. : . 博文作者:Veagau 编辑时间: 年 月 日 本文是 年NIPS的会议论文,作者来自谷歌的DeepMind ...
2020-01-07 23:31 2 1568 推荐指数:
1. Introduction In this work, inspired by metric learning based on deep neural features and memory augment neural networks, authors propose ...
论文信息:Santoro A, Bartunov S, Botvinick M, et al. One-shot learning with memory-augmented neural networks[J]. arXiv preprint arXiv:1605.06065 ...
论文信息:Snell J, Swersky K, Zemel R. Prototypical networks for few-shot learning[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2017 ...
论文信息:Ravi S, Larochelle H. Optimization as a model for few-shot learning[J]. 2016. 博文作者:Veagau 编辑时间:2020年01月07日 本文是2017年ICLR的会议论文 ...
[论文阅读笔记] Adversarial Learning on Heterogeneous Information Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 现有的异构网络(HIN)嵌入方法本质上可以归结为两个步骤 ...
[论文阅读笔记] node2vec:Scalable Feature Learning for Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 由于DeepWalk的随机游走是完全无指导的随机采样,即随机游走不可控。本文 ...
首先,容我吐槽一下这篇论文的行文结构、图文匹配程度、真把我搞得晕头转向,好些点全靠我猜测推理作者想干嘛,😈 背景 我们知道传统的CNN针对的是image,是欧氏空间square grid,那么使用同样square grid的卷积核就能对输入的图片进行特征的提取。在上一篇论文中,使用的理论 ...
Methodology 作者提出TIMAM (Text-Image Modality Adversarial Matching)方法,比较简洁明了,具体包含三个部分: (1)特征提取器: 文本采用BERT提取词向量,再输入LSTM提取文本特征; 图像采用ResNet101提取特征 ...