本文首先介绍few-shot learning的定义;由于最近几年few-shot learning在图像领域的进展领先于在自然语言处理领域,所以第二部分结合其在图像处理领域的研究进展,详细介绍few-shot learning的三类典型方法及每种方法的代表性模型;接下来介绍在自然语言处理领域的研究进展以及我们对metric-based的方法进行系统总结后提出的few-...
本文先介绍 Few-shot Learning 定义;由于最近几年 Few-shot Learning 在图像领域的进展领先于在自然语言处理领域,所以第二部分结合其在图像处理领域的研究进展,详细介绍 Few-shot Learning 的三类典型方法及每种方法的代表性模型;接下来介绍在自然语言处理领域的研究进展以及我们对 metric-based 的方法进行系统总结后提...
本文先介绍 Few-shot Learning 定义;由于最近几年 Few-shot Learning 在图像领域的进展领先于在自然语言处理领域,所以第二部分结合其在图像处理领域的研究进展,详细介绍 Few-shot Learning 的三类典型方法及每种方法的代表性模型;接下来介绍在自然语言处理领域的研究进展以及我们对 metric-based 的方法进行系统总结后提...
为了解决few-shot learning 中易受噪声实例影响这一问题(由于任务的背景是在few-shot学习中,用来计算类原形的样本数量往往很少。如果出现错误实例或者是和常规句子语义偏差较大的正确实例的话,对于类原形的影响是非常的巨大),该论文提出了一种基于原形网络的混合attention网络。该模型设计了实例级别和特征级别的attention...
少量样本学习(Few-Shot Learning)和零样本学习(Zero-Shot Learning)是近些年来在机器学习领域中备受关注的研究方向。这些方法的出现为解决某些特定问题提供了全新的视角,尤其是在数据稀缺的场景下。这两种学习方法的核心思想是,在不需要大量标注数据的情况下,依然能够训练出高效且表现优异的模型。这种能力在实际应用中具有...
跨任务学习、meta-learning值得继续研究。现实中有大量的任务,但关联性未知,故不能直接迁移 FSL方法分为静态和动态,在流应用中新任务不断出现,如何避免旧任务被遗忘是个问题。 假设空间和搜索策略依赖人的设计, Automated machine learning (AutoML)通过构造任务感知的机器学习模型,在许多应用中取得了最新的进展。最近...
关于few-shot learning的系统知识和最新进展情况,请参考我们之前的综述,本文主要详细介绍我们的工作:首先总结前人工作提出了Encoder-Induction-Relation的Few-shot Learning Framework,然后融合capsule network和dynamic routing,提出了Induction Network,在两个小样本文本分类数据集上,都做到了state-of-the-art。
在少量学习分类(few-shot classification)中,我们希望能够学习这样一种算法,它仅用少数几个标记样本就可以对分类器进行训练。最近在few-shot分类中所取得的进展涵盖了元学习(meta-learning),其中,一个学习算法的参数化模型被定义,并在表示不同分类问题的事件中对其加以训练,其中每个分类问题都有一个小标记训练集和相应...
5. 强化学习(Reinforcement Learning):在某些小样本学习场景中,可以通过设计合适的奖励机制,使用强化学习方法让模型在探索和利用之间找到平衡,从而在有限的尝试中学习到有效的策略。 ✨小样本学习的研究进展对于推动人工智能技术在资源受限环境下的应用具有重要意义,它能够使AI系统更加灵活、高效地应对多样化的任务和环境...
元学习(meta-learning)是目前广泛使用的处理小样本学习问题的方法,它的目的是在学习不同任务的过程中积累经验,从而使得模型能够快速适应新任务。比如在MAML(Model-Agnostic Meta- Learning)中,通过搜寻最优初始化状态,使得base-learner能够快速适应新任务。但是这一类元学习方法具有两个缺点: ...