清华大学张长水等最新《少样本学习FSL》2020综述论文,30页pdf414篇参考文献
叶杰平、张长水等:小样本学习综述

少样本学习(FSL)在机器学习领域具有重要意义和挑战性。成功地从很少的样本中学习和归纳的能力是区分人工智能和人类智能的一个明显的界限,因为人类可以很容易地从一个或几个例子中建立他们对新颖性的认知,而机器学习算法通常需要数百或数千个监督样本来保证泛化能力。尽管FSL的悠久历史可以追溯到21世纪初,近年来随着深度学习技术的蓬勃发展也引起了广泛关注,但迄今为止,有关FSL的调研或评论还很少。在此背景下,我们广泛回顾了2000年至2019年FSL的200多篇论文,为FSL提供了及时而全面的调研。在本综述中,我们回顾了FSL的发展历史和目前的进展,原则上将FSL方法分为基于生成模型和基于判别模型的两大类,并特别强调了基于元学习的FSL方法。我们还总结了FSL中最近出现的几个扩展主题,并回顾了这些主题的最新进展。此外,我们重点介绍了FSL在计算机视觉、自然语言处理、音频和语音、强化学习和机器人、数据分析等领域的重要应用。最后,我们对调查进行了总结,并对未来的发展趋势进行了讨论,希望对后续研究提供指导和见解。

论文题目:Learning from Very Few Samples: A Survey

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评论2

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刘江2020/09/16 01:17:58回复

和我之前的这一条重了:https://hub.baai.ac.cn/view/2103 怎么合并? 卢凯

一折2020/09/16 11:19:04回复

已经合并了,管理员拥有合并权限。 合并方法:重新编辑“需要被合并的帖子”,在“合并”那一栏,把想要合并的主贴的ID号填进去,就是只填“2013”