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对一个从这个分布中采样的以前未被发现 即以前训练的时候没使用过的 的任务时，也能表现良好的agent 即学习很快 。我们分析了一组学习参数初始化的算法，这些算法可以在新的任务上快速微调，仅使用一阶导数进行元学习更新。这一族包含和推广了一阶MA ...
2020-07-20 19:28 0 807 推荐指数：
代码： github.com/cbfinn/maml github.com/cbfinn/maml_rl Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
Learning Meta Face Recognition in Unseen Domains Abstract 人脸识别系统在实际应用中往往面临未知领域，由于其泛化能力较差，导致性能不理想。例如，一个训练良好的webface数据模型不能处理 ...
Meta-Learning Is All You Need 2020-06-04 18:57:21 Source：https://medium.com/cracking-the-data-science-interview ...
Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks ICML 2017 Paper：https://arxiv.org/pdf/1703.03400.pdf Code for the regression ...
