关于元学习,网上的很多教程不太说人话,大多是根据李宏毅教授的课进行的一个拓展,并没有去详细的讲解一些步骤性的问题; 关于原理或者说概要比较好的博客: https://zhuanlan.zhihu.com/p/108503451 https://zhuanlan.zhihu.com/p ...
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 以 MAML 为例介绍元学习一些相关概念 MAML 算法流程 元学习 Meta learning 智能的一个关键方面是多功能性 做许多不同事情的能力。当前的AI系统可以做到精通于某一项技能, ...
2019-10-17 21:00 0 6500 推荐指数:
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元学习——Meta-Amortized Variational Inference and Learning 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇博客是论文“Meta-Amortized Variational ...
Goals for the lecture: Introduction & overview of the key methods and developments. [Good s ...
矩阵分解(MF)是最流行的产品推荐技术之一,但众所周知,它存在严重的冷启动问题。项目冷启动问题在Tweet推荐等设置中尤其严重,因为新项目会不断到达。本文提出了一种元学习策略来解决新项目连续到达时项目冷启动的问题。我们提出了两种深度神经网络架构来实现我们的元学习策略。第一种结构学习一个线性分类器 ...
摘要:我们提出了一种不依赖模型的元学习算法,它与任何梯度下降训练的模型兼容,适用于各种不同的学习问题,包括分类、回归和强化学习。元学习的目标是在各种学习任务上训练一个模型,这样它只需要少量的训练样本就可以解决新的学习任务。在我们的方法中,模型的参数被显式地训练,使得少量的梯度步骤和少量的来自 ...
Learning to Learn Chelsea Finn Jul 18, 2017 A key aspect of intelligence is versatility – the capability of doing many different ...
双层优化问题:统一GAN,演员-评论员与元学习方法 (Bilevel Optimization Problem unifies GAN, Actor-Critic, and Meta-Learning Methods) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com ...
On First-Order Meta-Learning Algorithms Abstract 本文考虑元学习问题,其中存在任务分布,我们希望得到一个当面 ...