Learning to Learn Chelsea Finn Jul , A key aspect of intelligence is versatility the capability of doing many different things. Current AI systems excel at mastering a single skill, such as Go, Jeopa ...
2018-01-04 10:18 0 1023 推薦指數：
Learning to Learn and Predict: A Meta-Learning Approach for Multi-Label Classification 2019-10-01 11:29:54 Paper: https://arxiv.org/pdf ...
鄭重聲明：原文參見標題，如有侵權，請聯系作者，將會撤銷發布！ CogSci, (2017) ABSTRACT 近年來，深度RL系統在許多具有挑戰性的任務領域中都獲得了超出人類的性能 ...
鄭重聲明：原文參見標題，如有侵權，請聯系作者，將會撤銷發布！ ICLR 2020 ABSTRACT 本文介紹了Meta-Q-Learning (MQL)，這是一種用於元強化學習(meta-RL)的新的異策算法。MQL基於三個簡單的想法。首先，我們表明，如果可以訪問表示過去軌跡 ...
Introduction 這是 UCSD 開設在 Coursera 上的課程 Learning How to Learn 的課程筆記。這門課程主要基於神經科學和認知心理學的一些研究成果講述高效學習的理論和技巧，涉及了大腦的記憶機制、拖延的成因和應對方式，以及許多關於學習抽象復雜知識的小技巧 ...
目錄 元學習（Meta-learning） 元學習被用在了哪些地方？ Few-Shot Learning（小樣本學習） 最近的元學習方法如何工作 Model-Agnostic Meta-Learning (MAML ...
add by zhj: 工作中提高自己水平的最重要的一點是——快速的學習能力。這篇文章就是探討這個問題的，掌握了快速學習能力的規律，你自然就有了快速學習能力了。 原文：Learning How to Learn學習筆記 強力推薦的Coursera課程 “learning how ...
論文信息： Nichol A , Achiam J , Schulman J . On First-Order Meta-Learning Algorithms[J]. 2018. 摘要 文章從一個任務分布中抽取許多任務來訓練元學習模型，使其可以更快的學習這個分布中未遇到的任務 ...
提出一種成為MFR（Meta Face Recognition）的方法用於解決在未知域模型泛化的paper。如下圖所示，左邊為四個源域，右邊為5個目標域，通過將源域迭代划分成meta-train/meta-test集合可以提升模型的遷移性能，使得在未知域上也會能有較好的結果。 在真實應用中 ...
