实例介绍
【实例简介】
小样本学习是学术界和工业界近年来关注的焦点。2020年以来，随着AAAI、WSDM、ICLR、CVPR会议论文公布，现整理了最新8篇关于知识图谱的论文，来自Google、PSU、人大、微软、腾讯、阿里巴巴等，包含元迁移学习、图神经网络、小样本文本分类等，请大家查看！
【实例截图】
【核心代码】
4744300845149459040.zip
├── 1、Graph Few-shot Learning via Knowledge Transfer.pdf.pdf
├── 2、AdarGCN：Adaptive Aggregation GCN for Few-Shot Learning.pdf.pdf
├── 3、Few-shot Natural Language Generation for Task-Oriented Dialog.pdf.pdf
├── 4、Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution.pdf.pdf
├── 5、Few-shot Text Classification with Distributional Signatures.pdf.pdf
├── 6、Evolving Losses for Unsupervised Video Representation Learning.pdf.pdf
├── 7、Few-shot acoustic event detection via meta-learning.pdf.pdf
└── 8、Cross-Domain Few-Shot Classification via Learned Feature-Wise Transformati.pdf.pdf
0 directories, 8 files
小样本学习是学术界和工业界近年来关注的焦点。2020年以来，随着AAAI、WSDM、ICLR、CVPR会议论文公布，现整理了最新8篇关于知识图谱的论文，来自Google、PSU、人大、微软、腾讯、阿里巴巴等，包含元迁移学习、图神经网络、小样本文本分类等，请大家查看！
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4744300845149459040.zip
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├── 2、AdarGCN：Adaptive Aggregation GCN for Few-Shot Learning.pdf.pdf
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├── 4、Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution.pdf.pdf
├── 5、Few-shot Text Classification with Distributional Signatures.pdf.pdf
├── 6、Evolving Losses for Unsupervised Video Representation Learning.pdf.pdf
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