实体关系抽取的背景知识图谱作为“世界知识”的载体，支撑了很多行业中的具体应用。信息检索、推荐、自然语言理解等等场景下，个人认为目前很多应用的性能需要利用外部知识才能更上一层楼。所以知识图谱的构建和使用对于AI的发展是相当重要的！而为了更及时地扩展知识图谱，自动从海量数据中获取新的世界知识已成为必由之路。“文本”作为最常见的知识载体，成为了自动提取知识的首选来源。那如何自动从文本中提取常见的’三元组
少样本关系抽取任务的目标是通过利用极少量的标注数据训练（或Fine-Tuning）模型，使得模型可以快速学习到一个关系类别的特征，从而对这样只有极少数样本的类别进行准确分类。图2所示是少样本关系抽取任务的一个范式，初始网络参数f_θ使用少量关系Ri的实例进行训练或微调后得到参数f_(θi ),这组参数可以很好地用于提取对应的关系Ri。少样本学习中常见的实验设置一般被称为N-way-K-shot，N
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2024-02-03 21:51:10
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目标检测和边界框%matplotlib inline
from PIL import Image
import sys
sys.path.append('/home/kesci/input/')
import d2lzh1981 as d2l# 展示用于目标检测的图
d2l.set_figsize()
img = Image.open('/home/kesci/input/img2083/img
少样本学习（Few-Shot Learning, FSL）是深度学习中的一个重要研究领域，其目标是在只有少量标注样本的情况下，训练出能够很好地泛化到新类别或新任务的模型。这对于实际应用中数据获取和标注成本较高的场景非常有用，如医学影像分析、罕见物体识别等。以下是基于深度学习的少样本学习的详细介绍：
1. 背景和动机
数据稀缺性：在许多实际应用中，获取大规模标注数据集的成本非常高，而少样本学习可以有
背景介绍在常见的卷积神经网络中，采样几乎无处不在，以前是max_pooling，现在是strided卷积。以vgg网络为例，里面使用到了相当多的max_pooling 输入侧在左面（下面是有padding的，上面是无padding的），可以看到网络中用到了很多2x2的pooling同样，在做语义分割或者目标检测的时候，我们用到了相当多的上采样，或者转置卷积 典型的fcn结构，注意红色区分的de
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2024-08-08 12:01:25
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/*
样本代码.c
————谭浩强 ，《C程序设计》（第四版），清华大学出版社， 2010年6月，p201~202
*/
#include <stdio.h>
float Max=0,Min=0;
int main()
{ float average(float array[],int n);
float ave,score[10];
int i;
printf("P
小样本学习和元学习基础知识人工智能最终依赖于大数据中学习。很难用很少的数据快速概括一个模型。相反，人类可以快速应用他们过去学到的东西来学习新事物。一个重要的方向是缩小人工智能与人类之间的差距。通过有限数据进行学习。少样本学习（few-shot learning）深度学习是data hunger的方法， 需要大量的数据，标注或者未标注。少样本学习研究就是如何从少量样本中去学习。拿分类问题来说,每个类
1.1 样本不均衡现象样本（类别）样本不平衡（class-imbalance）指的是分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况，一般地，样本类别比例（Imbalance Ratio）（多数类vs少数类）明显大于1:1（如4：1）就可以归为样本不均衡的问题。现实中，样本不平衡是一种常见的现象，如：金融欺诈交易检测，欺诈交易的订单样本通常是占总交易数量的极少部分，而且对于有些任务而言少数样本更为重
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2024-01-02 10:20:18
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偏统计理论知识1. 扑克牌54张，平均分成2份，求这2份都有2张A的概率。M表示两个牌堆各有2个A的情况：M=4(25!25!) N表示两个牌堆完全随机的情况：N=27!27! 所以概率为：M/N = 926/53*172.男生点击率增加，女生点击率增加，总体为何减少?因为男女的点击率可能有较大差异，同时低点击率群体的占比增大。 如原来男性20人，点击1人；女性100人，点击99人，总点击率100
样本数据不平衡是我们建模场景中经常遇到的问题，由于目标类别的分布占比差异较大，使得模型训练难以取得较好的拟合效果，甚至模型结果在实际应用中无效。举个最常见的例子，在信贷场景中构建反欺诈模型时，训练样本数据的欺诈目标群体往往是占比很少，必然需要我们对这种正负样本不平衡的情形进行处理，从而保证模型拟合训练的有效性，并获取满足实际需求的模型结果。 解决样本不平衡的常规方法主要有重采样、样本加权等维度，其
作者丨鼓动衣衫的晚风1. 样本量极少可以训练机器学习模型吗？在训练样本极少的情况下（几百个、几十个甚至几个样本），现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现，用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对目标任务的欠拟合。但基于小样本的模型训练又在工业界有着广泛的需求（单用户人脸和声纹识别、药物研发、推荐冷启动、欺诈识别等样本规模小或数据收集成本高的场景），Few-Shot Le
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2023-12-08 09:18:31
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样本不均衡的问题是指训练集中类别之间的样本数据量比例失衡。有研究表明，部分学习任务，在类别出现1∶35比例时就会使某些分类学习方法无效，甚至1∶10比例也会。样本不均衡导致的问题有：1）少数类所包含的信息就会很有限，从而难以确定少数类数据的分布，即在其内部难以发现规律，进而造成少数类的识别率低；2）数据碎片，很多分类算法采用分治法，样本空间的逐渐划分会导致数据碎片问题，这样只能在各个独立的子空间中
作者：避暑山庄梁朝伟一.定义小样本学习主要研究如何通过少量样本学习识别模型。目前学术界普遍研究的是N-way-K-shot问题，即进行N个类别的识别，每类有K个样本。训练过程以task为单位，会用到两个数据集：Support set S 和 Query set Q 。对于模型训练过程中的每个task（episode），选定M个class，每个class选择N个样本，这M x N个样本也称为supp
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2022-11-22 08:41:20
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每日英文What makes life dreary is the want of motive.没有了目的，生活便郁闷无光。Recommender：云不见作者：李学凯、吴桐桐、漆桂林在之前的文章中，我们已经介绍过了知识图谱是什么，知识图谱的表示，以及知识图谱的应用等相关主题。我们也提到过，知识图谱技术栈比较长，也给出了一些适合初学者进行学习的相关资料。在知识图谱构建技术栈中，关系抽取（Relat
场景：样本少，且只有部分进行了标注。负样本类别（不是被标注的那些）不可穷尽，图像处理步骤：1，数据增强,扩充确认为普通苹果的样本数量 2，特征提取,使用VGG16模型提取图像特征 3，Kmeans模型尝试普通/其他苹果聚类，查看效果 4，Meanshift模型提升模型表现 5，数据降维PCA处理,提升模型表现环境：使用conda 安装： tensorflow-gpu 2.10.1 keras 2.
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2024-06-28 12:09:45
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文章目录一、小样本目标检测 vs 少样本目标检测二、小样本目标检测简介三、小样本目标检测的方法四、小样本目标检测现有的问题五、参考资料 一、小样本目标检测 vs 少样本目标检测首先必须要分辨这两个概念。如果光看名字，我们可能会单纯的认为小样本就是代检测目标区域比较小，难以检测；少样本就是训练样本数量较少，难以训练。上面的理解其实是错的。看网上大部分的文章、博客、论文，小样本和少样本是等价的。所谓
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2024-02-04 20:58:00
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深度学习模型在实际应用中常面临样本数据不足的问题，导致预测效果不佳。这一挑战让许多研究者和工程师头痛不已。在这篇博文中，我将系统性地探讨如何解决“深度学习样本数据少，预测效果差”的问题，通过全面的分析、实战对比和深度技术原理的介绍，帮助读者更好地理解这一领域的挑战和对策。
### 背景定位
深度学习，作为人工智能领域关键的技术之一，一直以来都受到广泛关注。根据《Artificial Intel
一 线性回归（最小二乘法）假设我们有n个样本数据，每个数据有p个特征值，然后p个特征值是线性关系。即对应的线性模型写成矩阵的形式即是Y=XA由于样本与模型不一定百分百符合，存在一些噪声，即误差，用B表示，B也是一个向量即B=Y-XAY为样本值，XA为模型的计算值，即期望值误差的平方的计算公式Xi为行向量，A为列向量。最小二乘法的目标就是取得最小的e对应的A，由于方差的计算是一个二次函数
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2024-06-19 10:42:46
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大家早上好哇！能不能写一份优秀的分析报告，是衡量分析师是否牛X的重要标准。除了不同场景下特定的分析逻辑，怎么把分析报告写的更好，其实是有成体系方法论的。今天给大家分享一篇关于数据分析报告规范的干货，常看常新，值得收藏和细品。01 结构规范及写作报告常用结构：1. 架构清晰、主次分明数据分析报告要有一个清晰的架构，层次分明能降低阅读成本，有助于信息的传达。虽然不同类型的分析报告有其适用的呈
雷锋网 AI 科技评论按：目前大多数关于图像小样本分类的研究工作都是研究单标签场景，每个训练图像只包含一个对象，然而现实中的场景中以多对象多标签居多，因此对于多标签小样本的图像分类研究更 具现实意义。IBM 的研究人员对多标签小样本的图像分类进行了研究，并在 CVPR 2019 大会上进行了论文分享，相关成果发表在 IBM 官网博客上，雷锋网 AI 科技评论编译如下。当我们将人工智能和机器学习扩展
