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 原创笔记总结汇总

写在前面本文主要汇总所做的一些重要笔记,方便后续查看。会议[CCF-GAIR 2020]全球人工智能和机器人峰会峰会网站入口:https://gair.leiphone.com/gair/gair2020会议直播回放:https://www.yanxishe.com/events/gairLive人工智能前沿专场[CCF-GAIR 2020]Abductive Learning(反绎学习)-周志华

 原创领域相关文献整理(更新中)

Few-Shot Learning综述Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning 解读1 解读2 解读3小样本学习(Few-shot Learning)综述 (阿里巴巴智能服务事业部小蜜北京团队)从 CVPR 2019 一览小样本学习研究进展 -- 每年cvpr都会有针对小样本学习的一个总结论文集论文集参见:

原创[PaperNotes]2020.DPLCF Differentially Private Local Collaborative Filtering

[TOC]文章地址:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3397271.3401053作者:Chen Gao, Chao Huang, Dongsheng Lin, Depeng Jin, Yong Li发表会议:SIGIR 2020截止当前(2020.11.15)引用次数:1写在前面由于近期即将着手的内容与DP相关,碰巧关注到了今年的SIGIR有这样的一篇文章,

原创该如何表达对你的热爱

不知何时就有这样的自信(ZhiNian)期待有天作为选手参加马拉松比赛我想 或许源自年少时对运动员的向往或许源自奔跑过程给我的感觉亦或许 有的热爱不需要理由附上最近几天的跑步记录(另外跑前最好别吃辛辣食物!要么你能吃,要么你就别吃,看下图配速就知道为啥我知道了)(或许是我太xian了,滚去看论文……)

原创[Typecho]主题修改相关

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原创[PaperNotes]2018.本地化差分隐私研究综述

写在前面差分隐私从开始了解也有一段时间了,是时候写下paper笔记了。由于笔者能力或理解有限,如有不当之处欢迎拍砖~ 期待能与同道中的你一同研究学习(除paper外,中文的相关学习资料不多)本文参考《本地化差分隐私研究综述》,文中所引图片版权归属原作者,如侵权请邮件联系笔者。Zotero-Paper联动链接--读者可忽略本地化差分隐私的引出如何在数据发布核分析的同时保证其中的个人敏感信息不被泄露是

原创Meta Learning初探

写在前面本文主要记录Few-Shot Learning、Meta Learning相关的一些重要概念或小结。更多细节内容后续再补充。文中部分图片来自CVPR 小样本PPT。链接: https://pan.baidu.com/s/1Ya4hv3bqvcmxNPJVE0xLRQ 提取码: 2020 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦Few-shot Learning VS Meta-l

原创李宏毅机器学习笔记—Meta Learning

概述Life-long Learning 终身学习:one model for all the tasks (同一个模型在做学习)Meta Learning元学习:How to learn a new model (不同的任务做不同的模型,利用过去的学习经验能够使之后的学习能够更快)Meta Learning 中 机器之所以能够学习得更快并不是依赖于旧任务中已获取的“知识”,而是机器到了如何去获取

原创不凡之“双节”行

一个人 一只背包 在国庆中秋双节时开始一次不凡的旅行从以往的想象直到真正地亲身体会 会发现事情并非都如想象般那样或许这是开始的第一站 但相信绝非最后一站沿途随手拍当不知所措或迷惘时 不妨停下来思考 想想昨天 想想今天 想想明天 2020终究是一个不平凡之年 也是崭新的起点我一直在路上!(flag时间恰好是2020 哈哈)(凡事都需全力以赴 同样开心也是 双节快乐~)

原创【待补】迁移学习笔记(二)

写在前面​ 参考文献:Transfer Adaptation Learning: A Decade Survey,这是2019年的一篇综述,简单看了一下发现信息量有点大(真就挖坑“把自己埋了”)。还是先简单写个目录吧,再逐步把坑填起来!同时非常欢迎同在研究相关内容的学者交流,感谢!当前因为部分内容对于个人来说有些难度,所以暂时空出待补!--fzhiy.更新于2020年9月27日19点39

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