【元学习】Meta-learning与MAML
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 ...
原文：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)
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 kailugaji 之前写过深度学习典型代表 生成对抗网络，写过强化学习典型代表 演员 评论员算法，写过元学习典型代表 ...
2021-10-21 13:15 2 3992 推荐指数：
相关推荐
强化学习(十四) Actor-Critic
在强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)中，我们讲到了基于策略(Policy Based)的强化学习方法的基本思路，并讨论了蒙特卡罗策略梯度reinforce算法。但是由于该算法需要完整的状态序列，同时单独对策略函数进行迭代更新，不太容易收敛。 在本篇 ...
深度强化学习：Policy-Based methods、Actor-Critic以及DDPG
Policy-Based methods 在上篇文章中介绍的Deep Q-Learning算法属于基于价值(Value-Based)的方法，即估计最优的action-value function $q_*(s,a)$，再从$q_*(s,a)$中导出最优的策略$\pi_*$(e.g. ...
Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor
RL算法已在一系列具有挑战性的决策和控制任务中得到证明。但是，这些方法通常面临两个主要挑战：极高的样本 ...
卡耐基梅隆大学（CMU）元学习和元强化学习课程 | Elements of Meta-Learning
Goals for the lecture: Introduction & overview of the key methods and developments. [Good starting point for you to start reading ...
小样本元学习综述：A Concise Review of Recent Few-shot Meta-learning Methods
representative meta- learning methods for few-shot image classif ...
元学习Meta-Learning Perspective on Cold-Start Recommendations for Items>论文解读
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 ...
强化学习原理源码解读003：Actor-Critic和A2C
目录 Policy-based框架的缺点 Valued-based框架的缺点 Actor-Critic结合 算法流程 向Policy Gradient中加入baseline Q网络和V网络的定义 A2C (Advantage Actor-Critic ...