One-shot hierarchical imitation learning of compound visuomotor tasks 本文是 Abbeel 和他的老搭档 Sergey Levine 教授利用他们学生 Finn 提出的 MAML 添了自己的坑。相比起 One-shot imitation learning 的开山之作的概念性模型 [1],这里实际中利用了视觉像素输入,解决了单样本模仿学习中处理多阶段复杂视觉任务的...
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...
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-...
为了解决这个问题,我们开发了用于one-shot目标检测的联合共同注意力和核心构造(CoAR)表示学习。主要贡献描述如下。首先,我们提出了一个高阶特征融合运算,以利用每个目标-查询对的深度共同注意力,其目的是增强同一类的相关性。其次,我们使用低阶结构来重建通道级的目标-查询特征,目的是去除不相关的噪声,增强目标图像和...
One-Shot Learning可以无需重新训练即可应用于新的类别的数据。 One-shot learning 属于Few-shot learning的一种特殊情况。 3 Few-shot learning 小样本学习 如果训练集中,不同类别的样本只有少量,则称为Few-shot learning. 就是给模型待预测类别的少量样本,然后让模型通过查看该类别的其他样本来预测该类别。比如:给...
在Keras中实现One-Shot学习任务通常涉及使用Siamese神经网络架构。Siamese神经网络是一种双塔结构的神经网络,其中两个相同的子网络共享参数,用来比较两个输入之间的相似性。以下是...
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。
2. One-Shot学习 人脸识别所面临的一个挑战就是需要解决一次学习问题 这意味着在大多数人脸识别应用中: 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 看一个直观的例子,并讨论如何去解决这个问题: ...
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。 爱上一匹野马 (泛化能力),可我的家里没有草原 (海量数据) 。
One-shot方法的核心思想是，在输入某些样本数据时，通过学习样本之间的相似度或差异，来帮助模型快速推断...