搜索结果: 1-7 共查到“计算机科学技术 小样本学习”相关记录7条 . 查询时间(0.089 秒)
中国科学院软件研究所在跨粒度小样本学习方面取得突破（图）
跨粒度 小样本 机器学习
2023/2/7
近日，中国科学院软件研究所天基综合信息系统重点实验室研究团队的论文“Meta Attention-Generation Network for Cross-Granularity Few-Shot Learning”被计算机视觉领域顶级学术期刊IJCV（International Journal of Computer Vision）接收，第一作者为助理研究员强文文、博士生李江梦。论文首次提出一个...
中国科学院软件所在跨粒度小样本学习方面取得突破（图）
计算机视觉 综合信息 认知神经学
2023/2/7
2023年2月7日，软件所天基综合信息系统重点实验室研究团队的论文“Meta Attention-Generation Network for Cross-Granularity Few-Shot Learning”被计算机视觉领域顶级学术期刊IJCV（International Journal of Computer Vision）接收，第一作者为助理研究员强文文、博士生李江梦。论文首次提出一个...
用于时空稀疏小样本学习的大规模神经形态数据集N-Omniglot（图）
时空稀疏 小样本学习 神经形态数据集
2022/12/7
中国科学院自动化研究所类脑认知智能研究组在Nature出版社旗下期刊Scientific Data上在线发表了一篇题为“N-Omniglot,a large-scale neuromorphic dataset for spatio-temporal sparse few-shot learning”的论文，提出了用于时空稀疏小样本学习的大规模神经形态数据集——N-Omniglot，为脉冲神经网络...
图像分类的应用场景非常广泛,很多场景下难以收集到足够多的数据来训练模型,利用小样本学习进行图像分类可解决训练数据量小的问题.本文对近年来的小样本图像分类算法进行了详细综述,根据不同的建模方式,将现有算法分为卷积神经网络模型和图神经网络模型两大类,其中基于卷积神经网络模型的算法包括四种学习范式:迁移学习、元学习、对偶学习和贝叶斯学习;基于图神经网络模型的算法原本适用于非欧几里得结构数据,但有部分学者...
基于样本学习的广义粗糙集知识约简
粗糙集 相对值条件互信息 主动学习
2009/7/16
由于条件属性在各样本的分布特性和所反映的主观特性的不同，每一个样本对应于真实情况的局部映射。建立了粗糙集理论中样本知识与信息之间的对应表示关系，给出了由属性约简求约简决策表的方法。基于后离散化策略处理连续属性，实现离散效率和信息损失之间的动态折衷。提出相对值条件互信息的概念衡量单一样本中各条件属性的相关性，可以充分利用现有数据处理不完备信息系统。即使在先验知识不足的情况下，也能通过主动学习构造新的...
基于样本学习的人像线条画生成系统
2007/11/2
AbstractIn
this paper, an example-based facial sketch system is presented, which
automatically generates a sketch from an input image. All the example sketches
are drawn with a particular style. Th...
基于样本学习的肖像画自动生成算法
统计学习 非参数化采样 非均匀的马尔科夫模型 自动肖像画生成
2007/11/1
摘要 提出了一种基于样本学习的人脸肖像画自动生成算法.文章采用非均匀的马尔科夫随机场模型来描述肖像画与人脸图像之间的统计关系，并使用基于训练样本的非参数化的概率表示，在贝叶斯优化的框架下设计了迭代采样算法，可以自动的从人脸图像生成特定风格的肖像画.在该方法中，使用非均匀的统计模型是保持肖像中人脸结构准确性的关键.文中所提供的例子表明了该文方法的有效性.