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- 深度学习的两大部分 知识表示：包含参数的可微分计算图 更有效的表示 如何推理 如何表示复杂序列任务 学习范式： 监督学习：标注数据产生监督信息，需要大量标注数据 强化学习：环境产生监督信息，需要一个模拟真实的环境和大量试错 自监督学习：利用先验知识构造代理任务，产生监督信息自监督学习意义：沉淀知识... 深度学习的两大部分 知识表示：包含参数的可微分计算图 更有效的表示 如何推理 如何表示复杂序列任务 学习范式： 监督学习：标注数据产生监督信息，需要大量标注数据 强化学习：环境产生监督信息，需要一个模拟真实的环境和大量试错 自监督学习：利用先验知识构造代理任务，产生监督信息自监督学习意义：沉淀知识...
- 近年来小样本识别在计算机视觉领域得到广泛关注。本文简要介绍了小样本学习任务并对当今的主流方法进行了归类。最后指出了小样本学习领域的一些前沿的研究方向。 近年来小样本识别在计算机视觉领域得到广泛关注。本文简要介绍了小样本学习任务并对当今的主流方法进行了归类。最后指出了小样本学习领域的一些前沿的研究方向。
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- 作为本系列的第一篇文章，首先通过对图像分类任务的介绍，指出目前最主流的图像分类模型存在的问题，从而引出度量学习算法。 作为本系列的第一篇文章，首先通过对图像分类任务的介绍，指出目前最主流的图像分类模型存在的问题，从而引出度量学习算法。
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