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参考论文：Learningtocompare:Relationnetworkforfew-shotlearning.CVPR2018.（三）基于元学习metalearning通过大量的数据，现在的AI系统能从0开始学习一个复杂的技能。我们希望AI系统能获得多种技能并能适应各种环境，但针对每种技能都从0...
论文题目：Deeplearning论文来源：Deeplearning翻译人：BDML@CQUT实验室DeeplearningYannLeCun,YoshuaBengio&GeoffreyHintonAbstractDeeplearningallowscomputationalmodelsthatarecomposedofmultipleprocessinglayerstolearnrepresent
CurriculumLearning主要有两个关键：①训练样本的难度定义；②训练的策略本文总结一下看过的不同论文中出现的训练策略或者样本难度，主要与NMT相关。持续更新。。。2020之前的论文
本篇分享两篇ActiveLearning的论文，除了介绍论文提出的具体方法，还会尝试进行”逆向工程“分析方法背后的想法、方法work的原因。1.LearningLossforActiveLearning(CVPR2019)2.…
论文题目：DeepLearning论文来源:DeepLearning_2015_Nature翻译人：莫陌莫墨DeepLearningYannLeCun∗YoshuaBengio∗GeoffreyHinton深度学习YannLeCun∗YoshuaBengio∗GeoffreyHintonAbstractDeeplearningdelsthatarec
《Learningtocompare:RelatioinNetworkforfewshotLearning》论文出自CVPR2018，伦敦大学、牛津大学、爱丁堡大学共同撰写的。Abstract作者提出了一种概念上简单、灵活、通用的小样本学习框架，这…
论文页面对这篇文章的描述：ThethesisintroducesthenotionofreinforcementlearningaslearningtocontrolaMarkovDecisionProcessbyincrementaldynamicprogramming,anddescribesarangeofalgorithmsfordoingthis,includingQ-learning,forwhicha
CS224d:DeepLearningforNaturalLanguageProcessingGoingtostartVideoandLecturesHowToCreateAMindByRayKurzweil-IsainspiringtalkDeepLearning,Self-TaughtLearningandUnsupervisedFeatureLearningByAndrewNgRecentDevelopments
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1.前言多任务学习（Multi-tasklearning）是和单任务学习（single-tasklearning）相对的一种机器学习方法。在机器学习领域，标准的算法理论是一次学习一个任务，也就
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