16 lines
1.9 KiB
Markdown
16 lines
1.9 KiB
Markdown
---
|
||
title: One-Shot Learning
|
||
localeTitle: Обучение с одним выстрелом
|
||
---
|
||
# Обучение с одним выстрелом
|
||
|
||
Люди изучают новые концепции с очень малой потребностью в повторении - например, ребенок может обобщить концепцию «обезьяны» из одной картины в книге, но наши лучшие системы глубокого обучения нуждаются в сотнях или тысячи примеров, чтобы охватить любой объект даже до точки достойной точности. Это мотивирует обстановку, в которой мы заинтересованы: «одноразовое» обучение, которое состоит в изучении класса из одного (или очень немногих) помеченных примеров.
|
||
|
||
Существуют различные подходы к обучению One-Shot, такие как [функции сходства](https://www.coursera.org/lecture/convolutional-neural-networks/one-shot-learning-gjckG) , [Вероятностная теорема Байеса](https://www.youtube.com/watch?v=FIjy3lV_KJU) , DeepMind разработала собственную версию Neural Networks, используя подход обучения One-Shot!
|
||
|
||
### Дополнительная информация:
|
||
|
||
* [Сирадж Равал на YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=FIjy3lV_KJU&feature=youtu.be)
|
||
* [Эндрю Нг (Deeplearning.ai)](https://www.coursera.org/lecture/convolutional-neural-networks/one-shot-learning-gjckG)
|
||
* [Научная статья](http://web.mit.edu/cocosci/Papers/Science-2015-Lake-1332-8.pdf)
|
||
* [Википедия](https://en.wikipedia.org/wiki/One-shot_learning) |