Learn how you can speed up the deep learning process with one-shot learning
Use Python and PyTorch to build state-of-the-art one-shot learning models
Explore architectures such as Siamese networks, memory-augmented neural networks, model-agnostic meta-learning, and discriminative k-shot learning

Book Description

One-shot learning has been an active field of research for scientists trying to develop a cognitive machine that mimics human learning. With this book, you'll explore key approaches to one-shot learning, such as metrics-based, model-based, and optimization-based techniques, all with the help of practical examples.

Hands-On One-shot Learning with Python will guide you through the exploration and design of deep learning models that can obtain information about an object from one or just a few training samples. The book begins with an overview of deep learning and one-shot learning and then introduces you to the different methods you can use to achieve it, such as deep learning architectures and probabilistic models. Once you've got to grips with the core principles, you'll explore real-world examples and implementations of one-shot learning using PyTorch 1.x on datasets such as Omniglot and MiniImageNet. Finally, you'll explore generative modeling-based methods and discover the key considerations for building systems that exhibit human-level intelligence.

By the end of this book, you'll be well-versed with the different one- and few-shot learning methods and be able to use them to build your own deep learning models.

What you will learn

Get to grips with the fundamental concepts of one- and few-shot learning
Work with different deep learning architectures for one-shot learning
Understand when to use one-shot and transfer learning, respectively
Study the Bayesian network approach for one-shot learning
Implement one-shot learning approaches based on metrics, models, and optimization in PyTorch
Discover different optimization algorithms that help to improve accuracy even with smaller volumes of data
Explore various one-shot learning architectures based on classification and regression

Who this book is for

If you're an AI researcher or a machine learning or deep learning expert looking to explore one-shot learning, this book is for you. It will help you get started with implementing various one-shot techniques to train models faster. Some Python programming experience is necessary to understand the concepts covered in this book.

Introduction to One-shot Learning
Metrics-Based Methods
Models-Based Methods
Optimization-Based Methods
Generative Modeling-Based Methods
Conclusion and Other Approaches

Acerca de los autores

Shruti Jadon is currently working as a Machine Learning Software Engineer at Juniper Networks, Sunnyvale and visiting Researcher at Rhode Island Hospital (Brown University). She has obtained her master's degree in Computer Science from University of Massachusetts, Amherst. Her research interests include deep learning architectures, computer vision, and convex optimization. In the past, she has worked at Autodesk, Quantiphi, SAP Labs, and Snapdeal.

Ankush Garg is currently working as a Software Engineer in the auto-translation team at Google, Mountain View. He has obtained his master's degree in Computer Science from the University of Massachusetts, Amherst and Bachelor's at NSIT, Delhi. His research interests include language modeling, model compression, and optimization. In the past, he has worked as a Software Engineer at Amazon, India.

"Sobre este t�tulo" puede pertenecer a otra edici�n de este libro.

Descripci�n de la librer�a

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Condiciones de venta y env�o

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Phone number: 410-964-0026
consumer complaints can be addressed to address above
Registration #: 52-1713923
Authorized representative: Danielle Hainsey

Derecho a cancelaci�n

Si eres un consumidor puedes cancelar el presente contrato de acuerdo con lo indicado a continuaci�n. Son consumidores las personas f�sicas que act�en con un prop�sito ajeno a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesi�n.

Documento de informaci�n al consumidor y usuario sobre el desistimiento

Derecho de desistimiento:

Tienes derecho a desistir del presente contrato en un plazo de 14 d�as naturales sin necesidad de justificaci�n.

El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a GreatBookPrices, 6310 Stevens Forest Rd, Suite 200, 21046, Columbia, Maryland, U.S.A., 1 410-964-0026, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a GreatBookPrices, 902B Paramount Pkwy, Ref: [transaction or order number], 60510, Batavia, Illinois, U.S.A., 1 410-964-0026, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

La entrega de peri�dicos, publicaciones especializadas o revistas con la excepci�n de contratos de suscripci�n; y
La entrega de contenido digital (incluyendo apps, software digital e-books, MP3, etc.) que no hubiera sido entregado en un medio tangible (por ejemplo: CD o DVD), si al realizar tu pedido has aceptado que podemos proceder al env�o del producto y que no resulta posible su cancelaci�n una vez comienza la entrega.

Modelo de formulario de desistimiento

(S�lo debe cumplimentar y enviar el presente formulario si desea desistir del contrato)

A la atenci�n de: (GreatBookPrices, 6310 Stevens Forest Rd, Suite 200, 21046, Columbia, Maryland, U.S.A., 1 410-964-0026)

Por la presente le comunico/comunicamos* que desisto de mi/desistimos de nuestro* contrato de venta del siguiente bien/prestaci�n del siguiente servicio*

Pedido el/recibido el*:

Nombre del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios:

Domicilio del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios:

Firma del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios (solo si el presente formulario se presenta en papel):

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