MAMO: Memory-Augmented Meta-Optimization for Cold-start Recommendation阅读笔记 动机 本文是2020年KDD上的一篇论文。当时的工作已经有不少方法使用元学习来缓解推荐系统冷启动问题,它们大部分都是基于MAML的,这种方法通常是为所有冷启动用户(物品)生成一个初始化向量,然后让这些冷启动用户(物品)经过少量训练就可以快速...
Memory Augmented Tracking 这一部分就开始引入我们最开始所说的memory结构(memory bank),之前我们都在讨论如何使用上一帧的像素来重建当前帧,而现在我们则要讨论如何使用多个之前帧的像素来重建当前帧。为什么要引入memory结构呢?由于算法对于每一帧都会进行一次预测,所以这个预测的过程是一个迭代的过程,在这样一个迭代...
Memorizing Normality to Detect Anomaly: Memory-augmented Deep Autoencoder for Unsupervised Anomaly Detection 文章链接 https://paperswithcode.com/search?q_meta=&q=Memorizing+Normality+to+Detect+Anomaly%3A+Memory-augmented+Deep+Autoencoder+for+Unsupervised+Anomaly+Detection 背景介绍 无监督异常检测:利用正常...
handling long contexts remains a significant challenge for LLMs due to the quadratic time and space complexity of attention mechanisms and the growing memory consumption of the key-value cache during generation. This work introduces MemLong: Memory-Augmented Retrieval for Long...
本文是2016年ICML的会议论文,作者来自谷歌的DeepMind。在论文中作者提出了一种记忆增强神经网络(memory-augmented neural networks,简记MANN)来快速吸收样本中蕴含的信息并利用这些信息对仅提供数个样本的情境做出准确的预测,即少样本学习(Few-Shot Learning)。由于使用了外部记忆部件,因此作者还提出一种有效获取外部记忆部...
深度自编码在异常检测中得到了广泛的应用。通过对正常数据的训练,期望自编码器对异常输入产生比正常输入更高的重构误差,以此作为识别异常的判据。然而,这一假设在实践中并不总是成立。有人观察到,有时自动编码器“概括”得很好,也能很好地重建异常,导致异常的漏检。为
具有增强记忆能力的网络结构,例如NTMs具有快速编码新信息的能力,因此能消除传统模型的缺点。这里,我们证明了记忆增强神经网络(memory-augmented neural network)具有快速吸收新数据知识的能力,并且能利用这些吸收了的数据,在少量样本的基础上做出准确的预测。 我们也介绍了一个访问外部记忆存储器的方法,该方法关注于记忆...
Memory-augmented Learning 记忆驱动的智能学习
Memorizing Normality to Detect Anomaly: Memory-augmented Deep Autoencoder for Unsupervised Anomaly D 摘要 深度自编码在异常检测中得到了广泛的应用。通过对正常数据的训练,期望自编码器对异常输入产生比正常输入更高的重构误差,以此作为识别异常的判据。然而,这一假设在实践中并不总是成立。有人观察到,有时自动...
几篇论文实现代码:《Memory-Augmented Non-Local Attention for Video Super-Resolution》(CVPR 2022) GitHub: github.com/jiy173/MANA [fig7] 《Open-world Semantic Segmentation for LIDAR Point Clouds》(E...