【元学习】Meta Learning 介绍
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 ...
原文：元学习——Meta-Amortized Variational Inference and Learning
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 Inference and Learning 的阅读笔记。博客中前半部分内容与变分自编码器 VAE 的推导极为类似，所涉及的公式推导如果 ...
2021-11-05 16:00 0 811 推荐指数：
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【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 ...
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 s ...
inference和learning
/回归。 但是后来出现了inference，以及指出和learning是不同的过程。这就有点让人发晕 ...
变分推断（Variational Inference）
变分 对于普通的函数f(x)，我们可以认为f是一个关于x的一个实数算子，其作用是将实数x映射到实数f(x)。那么类比这种模式，假设存在函数算子F，它是关于f(x)的函数算子，可以将f(x)映射成实数F ...
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 ...
变分推断(Variational Inference)
(学习这部分内容大约需要花费1.1小时) 摘要 在我们感兴趣的大多数概率模型中, 计算后验边际或准确计算归一化常数都是很困难的. 变分推断(variational inference)是一个近似计算这两者的框架. 变分推断把推断看作优化问题: 我们尝试根据某种距离度量来寻找一个与真实后验尽可 ...
Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks(用于深度网络快速适应的元学习)
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