Goals for the lecture: Introduction & overview of the key methods and developments. [Good s ...
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 https: zhuanlan.zhihu.com p 上面两篇可以说是大致很好的讲解了元学习的基本概念,自己本篇进行一个大致的整理 Meta Learning: 元学习的大致思想:寻求一种方法使 ...
2020-10-22 17:16 0 463 推荐指数:
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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 ...
paper:https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/1703.03400.pdf MAML在学术界已经是非常重要的模型了,论文Model-Agnostic Meta-Learning for Fast ...
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 ...
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 ...
代码: github.com/cbfinn/maml github.com/cbfinn/maml_rl Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks ...
。Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)是目前利用元学习进行few-shot learning的 ...
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 ...