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https://ereebay.me/posts/55756/
One-shot Learning with Memory-Augmented Neural Networks 论文笔记 介绍 基于梯度的传统的深度学习方法需要大量的数据进行学习，当遇到新的数据，模型就不得不重新学习新的参数，而无法快速适应新的数据。 本文提出了一种记忆增强神经网络能够快速的同化新的数据，并且在学习少两样本后利用该数据做出准确的预测。 对于MANN模型的设计，作者有两个条件： 存
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One-shot Learning with Memory-Augmented Neural Networks 论文笔记 介绍 基于梯度的传统的深度学习方法需要大量的数据进行学习，当遇到新的数据，模型就不得不重新学习新的参数，而无法快速适应新的数据。 本文提出了一种记忆增强神经网络能够快速的同化新的数据，并且在学习少两样本后利用该数据做出准确的预测。 对于MANN模型的设计，作者有两个条件： 存