单样本学习(One-shot learning)是机器学习领域的一个研究方向,重点是让模型能够仅通过一个训练样本来学习信息。 什么是一个训练样本: 指的是模型训练过程中只使用一个或少量例子或数据点来学习一个特定类别或任务。 如果实在难以理解可以找一篇论文直接看 2. One-shot相关论文 2.1Siamese Neural Networks for One-...
但模仿学习的问题是,它的各种任务是独立的。例如,通过训练一个模仿学习算法(神经网络)能够得到一个关于如何将块堆叠到高度为 3 的塔中的策略。但当希望机器人完成将块堆叠到高度为 2 的塔中的动作时,则需要重新训练神经网络,从而得到另外一个策略。 单样本模仿学习(One-Shot Imitation Learning)最先是伯克利大学...
来源:Coursera吴恩达深度学习课程 人脸识别所面临的一个挑战就是需要解决一次学习问题(one-shot learning problem),这意味着在大多数人脸识别应用中,你需要通过单单一张图片或者单单一个人脸样例就能去识别这个人。而历史上,当深度学习只有一个训练样例时,它的表现并不好,让我们看一个直观的例子,并讨论如何去解决...
但这种方法也比使用L2距离的k近邻方法要好很多了(参考Matching Networks for One shot learning中对各种单样本学习方法的效果的比较)。 这里还是有一种方法来做单样本学习的!忘了1近邻方法?这个简单的,非参的单样本学习器计算测试集中的样本与训练集中每个样本的L2距离并选择最近的作为它的类别。这种方法是ok的,但...
2One-shot learning 单样本学习 Zero-shot learning 指的是我们之前没有这个类别的训练样本。但是我们可以学习到一个映射X->Y。如果这个映射足够好的话,我们就可以处理没有看到的类了。 One-shot learning 指的是我们在训练样本很少,甚至只有一个的情况下,依旧能做预测。这是如何做到呢?可以在一个大数据集上学到...
本文主要介绍了 3 篇有关 one-shot imitation learning 的代表作,分别针对元学习、符号规划问题和观察学习的单样本模仿学习进行分析: Yu, Tianhe, et al. "One-shot hierarchical imitation learning of compound visuomotor tasks." arXiv preprint arXiv:1810.11043(2018). https://arxiv.org/pdf/1810.11043.pdf...
One-Shot Imitation Learning一眼模仿学习,可以说是机器人学习的一个比较终极的问题,最理想的情况就是我们人教机器人一个任务,我们稍微演示一下,机器人就能学会!一旦机器人具备这样的模仿学习能力,机器人就具备了非常强大的通用性,也非常类似我们人类的学习过程,可以说是机器人智能的一大进步。
深度学习---zero-shot one-shot few-shot (learning) 在迁移学习中,由于传统深度学习的学习能力弱,往往需要海量数据和反复训练才能修得泛化神功 。为了 “多快好省” 地通往炼丹之路,炼丹师们开始研究 Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning。
One-shot 学习(单样本学习) 定义:One-shot 学习是指在训练阶段,每个类别只有一个样本。模型需要能够利用这一个样本来识别和分类测试数据中的相似实例。 原理:One-shot 学习通常采用度量学习或生成模型的方法。在度量学习中,模型学会将相似类别的数据点在特征空间中聚集在一起。生成模型则通过生成新的样本来补充数据...
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