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 ...

元强化学习简介 　　本来笔者只是想简单做个元强化学习的材料整理，但是做着做着，感觉还是可以讲点什么东西的。虽然笔者能力有限，但是还是希望能够分享一点拙见，以供后来者上手参考。也欢迎大家批评指正。 　　要讲元强化学习，首先肯定是要先了解一下元学习的相关概念。 　　学会如何学习的方法被称为元学习 ...

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 ...

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 ...

深度学习课程笔记（十七）Meta-learning (Model Agnostic Meta Learning) 2018-08-09 12:21:33 The video tutorial can be found from: Model Agnostic Meta Learning ...

迁移学习是包括fine tune等。用于近似任务的迁移。有局限性。 元学习是自动寻找学习参数。学习学习的规律。 强化学习是增强学习，对于新任务。 图像分类和图像识别的区别和联系：https://blog.csdn.net/kk123k/article/details/86584216 ...

(元)强化学习相关开源代码调研 本地代码：https://github.com/lucifer2859/meta-RL 元强化学习简介：https://www.cnblogs.com/lucifer1997/p/13603979.html 一、Meta-RL 1、Learning ...