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摘要: Suppose an array sorted in ascending order is rotated at some pivot unknown to you beforehand. (i.e., [0,1,2,4,5,6,7] might become [4,5,6,7,0,1,2]). F 阅读全文
posted @ 2020-03-21 18:19 乐乐章 阅读(186) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Define the Meta-Learning Problem A Simple View Training in the Same Way as Testing Learner and Meta-Learner Common Approaches Metric-Based Convolution 阅读全文
posted @ 2020-03-21 17:35 乐乐章 阅读(346) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 矩阵分解(MF)是最流行的产品推荐技术之一,但众所周知,它存在严重的冷启动问题。项目冷启动问题在Tweet推荐等设置中尤其严重,因为新项目会不断到达。本文提出了一种元学习策略来解决新项目连续到达时项目冷启动的问题。我们提出了两种深度神经网络架构来实现我们的元学习策略。第一种结构学习一个线性分类器,其 阅读全文
posted @ 2020-03-21 16:57 乐乐章 阅读(1104) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 如果在 Few-shot Learning 的任务中去训练普通的基于 cross-entropy 的神经网络分类器,那么几乎肯定是会过拟合,因为神经网络分类器中有数以万计的参数需要优化。 相反,很多非参数化的方法(最近邻、K-近邻、Kmeans)是不需要优化参数的,因此可以在 meta-learni 阅读全文
posted @ 2020-03-20 22:19 乐乐章 阅读(1801) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 50. Pow(x, n) Medium 12072706Add to ListShare Implement pow(x, n), which calculates x raised to the power n (xn). Example 1: Input: 2.00000, 10 Output 阅读全文
posted @ 2020-03-19 22:31 乐乐章 阅读(175) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: # 定义 元学习,meta-learning,又叫learning to learn。传统的深度学习从头开始学习(训练),即learning from scratch,对算力和时间都是更大的消耗和考验。 元学习包括: 1、Zero-Shot/One-Shot/Few-Shot 学习. 2、模型无关元 阅读全文
posted @ 2020-03-13 21:55 乐乐章 阅读(855) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 43题 阅读全文
posted @ 2019-12-19 23:38 乐乐章 阅读(258) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2019-07-15 22:07 乐乐章 阅读(234) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 #!/bin/bash 2 today=$(date "+%Y%m%d") 3 echo 'today is :'${today} 4 single_input="raw_data/" 5 6 7 startday=$(date "+%Y%m%d" -d '90 days ago') 8 end 阅读全文
posted @ 2019-06-06 12:11 乐乐章 阅读(320) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: github:https://github.com/zle1992/Seq2Seq-Chatbot 1、 注意在infer阶段,需要需要reuse, 2、If you are using the BeamSearchDecoder with a cell wrapped in AttentionWr 阅读全文
posted @ 2019-03-27 16:18 乐乐章 阅读(1512) 评论(0) 推荐(1) 编辑
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