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在基于转移的少量学习中利用特征分布 该存储库是利用基于转移的少量学习中的功能分布的正式实现。 要求 要安装要求： pip install -r requirements.txt 下载数据集并创建base / val / novel拆分： miniImageNet 将目录更改为filelists / miniImagenet / 运行'source ./download_miniImagenet.sh' 幼兽 将目录更改为文件列表/ CUB / 运行'source ./download_CUB.sh' CIFAR文件系统 下载 解压缩并将文件名更改为“ cifar-FS” 将数据文件移动到文件列表/ cifar / 运行'python write_cifar_filelist.py' 训练 要在本文中训练特征提取器，请运行以下命令： 对于miniImageNet / C

研究现状 图像表示 底层视觉特征表示 语义图像表示 词包模型表示 机器学习算法 多示例学习算法

VALIS 算法 VALIS（投票分配免疫系统）是一种受免疫启发的分类算法。有关详细信息，请参阅项目主页。算法本身在 VALIS.dpr 和 Problem.pas 文件中实现。其余的 .pas 文件属于InvLibs单元集合。该项目可以用 Delphi 或 Lazarus 编译。 “数据集”文件夹包含实验中使用的数据。归一化尚未实现，因此如果您想在自己的数据集上测试 VALIS，请确保首先将特征归一化为零均值和单位方差。

空间差分特征分解算法的matlab仿真实现，代码自己编的验证过正确性。