Learning to Learn Chelsea Finn Jul , A key aspect of intelligence is versatility the capability of doing many different things. Current AI systems excel at mastering a single skill, such as Go, Jeopa ...
2018-01-04 10:18 0 1023 推荐指数：
Learning to Learn and Predict: A Meta-Learning Approach for Multi-Label Classification 2019-10-01 11:29:54 Paper: https://arxiv.org/pdf ...
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ CogSci, (2017) ABSTRACT 近年来，深度RL系统在许多具有挑战性的任务领域中都获得了超出人类的性能 ...
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ ICLR 2020 ABSTRACT 本文介绍了Meta-Q-Learning (MQL)，这是一种用于元强化学习(meta-RL)的新的异策算法。MQL基于三个简单的想法。首先，我们表明，如果可以访问表示过去轨迹 ...
Introduction 这是 UCSD 开设在 Coursera 上的课程 Learning How to Learn 的课程笔记。这门课程主要基于神经科学和认知心理学的一些研究成果讲述高效学习的理论和技巧，涉及了大脑的记忆机制、拖延的成因和应对方式，以及许多关于学习抽象复杂知识的小技巧 ...
目录 元学习（Meta-learning） 元学习被用在了哪些地方？ Few-Shot Learning（小样本学习） 最近的元学习方法如何工作 Model-Agnostic Meta-Learning (MAML ...
add by zhj: 工作中提高自己水平的最重要的一点是——快速的学习能力。这篇文章就是探讨这个问题的，掌握了快速学习能力的规律，你自然就有了快速学习能力了。 原文：Learning How to Learn学习笔记 强力推荐的Coursera课程 “learning how ...
论文信息： Nichol A , Achiam J , Schulman J . On First-Order Meta-Learning Algorithms[J]. 2018. 摘要 文章从一个任务分布中抽取许多任务来训练元学习模型，使其可以更快的学习这个分布中未遇到的任务 ...
提出一种成为MFR（Meta Face Recognition）的方法用于解决在未知域模型泛化的paper。如下图所示，左边为四个源域，右边为5个目标域，通过将源域迭代划分成meta-train/meta-test集合可以提升模型的迁移性能，使得在未知域上也会能有较好的结果。 在真实应用中 ...
