| 标题 |
 Few-shot learning in deep networks through global prototyping 基于全局原型的深度网络少镜头学习
相关领域
计算机科学
人工智能
卷积神经网络
深度学习
卷积（计算机科学）
对象（语法）
特征（语言学）
人工神经网络
机器学习
任务（项目管理）
模式识别（心理学）
语言学
哲学
经济
管理
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊：Neural Networks 作者：Sebastian Blaes; Thomas Burwick 出版日期：2017-07-24 |
| 求助人 | |
| 下载 | 该求助完结已超 24 小时，文件已从服务器自动删除，无法下载。 |
|
温馨提示：该文献已被科研通 学术中心 收录，前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库，收集文献的基本信息（如标题、摘要、期刊、作者、被引量等），不提供下载功能。如需下载文献全文，请通过文献求助获取。
|
PDF的下载单位、IP信息已删除
(2025-6-4)
Kao
嘻嘻哈哈
Copyright
OK
lili
迷人的天抒
学术文献互助
不潮薯饼
竹青
路豐遙
GingerF
Raftaar
Criminology34
haijun
LL
星野
Nole
清平道人
MchemG
skearthy
皖公网安备34019202002308
