【轨迹预测系列】【笔记】MANTRA: Memory Augmented Networks for Multiple Trajectory Prediction Abstract Memory Augmented Neural Network.用RNN对过去和未来的轨迹进行编码,产生了额外的memory,存储下来,用于获取编码结果。然后用存下来的未来编码结果,结合历史信息进行轨迹的预测。采用了rasterized的地图进行CNN处理来理解场...
Memory-augmented networkGenerative adversarial networkImage recoloringVehicle recoloringFew-shot learningDespite the notable successes of Generative adversarial networks (GANs) achieved to date, applying them to real-world problems still poses significant challenges. In real traffic surveillance scenarios, for ...
原文地址openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Marchetti_MANTRA_Memory_Augmented_Networks_for_Multiple_Trajectory_Prediction_CVPR_2020_paper.pdf Marchetz/MANTRA-CVPR20github.com/Marchetz/MANTRA-CVPR20 1、前言以及背景 本文采用Memory Augmented Neural Network (MANN)来解决轨迹预测问题中的多...
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...
One-shot Learning with Memory-Augmented Neural Networks 摘要 尽管深度学习应用领域最近取得了较大的进展,但是小样本学习的挑战是一直存在的,传统的基于梯度的网络需要大量的数据去学习,通常需要经过大量广泛的迭代训练。当给模型输入新数据时,模型必须低效的重新学习其参数从而充分的融入新的信息,并不会造成较大的...
我们从最近的 memory-augmented neural networks 以及 co-attention mechanism 得到启发,本文中,我们利用 memory-networks 来记忆 rare events,然后用 memory-augmented networks with attention to rare answers for VQA. 2. The Proposed Algorithm: 本文的算法流程如上图所示,首先利用 embedding 的方法,提取问题和图像...
While (Siegelmann & Sontag, 1995) have shown that recurrent networks are Turing complete and are hence capable of generating any arbitrary sequence in theory, this does not always translate into practice. Recent advances in memory augmented networks have shown that it is beneficial to use ...
《Meta-Learning with Memory-Augmented Neural Networks》2016 ICML google deepmindproceedings.mlr.press/v Chelsea Finn 在meta-learning 做了许多工作 abstract 证明了记忆增强神经网络迅速吸收新数据的能力,并能利用吸收的数据在仅仅有少量样本的情况下做出精确的预测。我们也引进了一个新的方法去处理聚焦于记忆内容...
作者在四种情况下进行实验,分别是:1.正常用户正常物品。2.正常用户冷启动物品。3.冷启动用户正常物品。4.冷启动用户冷启动物品。在冷启动场景下,MAMO表现优异。 回到顶部(go to top) 总结 本文提出的MAMO关键在于使用了多个记忆模块,使得模型可以为每个用户生成更合适的初始值,增强了模型的泛化能力。这里可以从实验...
In this paper, we investigate the effectiveness of deep learning techniques for lung nodule classification in computed tomography scans. Using less than 10,000 training examples, our deep networks perform two times better than a standard radiology software. Visualization of the networks' neurons ...