關於元學習,網上的很多教程不太說人話,大多是根據李宏毅教授的課進行的一個拓展,並沒有去詳細的講解一些步驟性的問題; 關於原理或者說概要比較好的博客: https://zhuanlan.zhihu.com/p/108503451 https://zhuanlan.zhihu.com/p ...
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 以 MAML 為例介紹元學習一些相關概念 MAML 算法流程 元學習 Meta learning 智能的一個關鍵方面是多功能性 做許多不同事情的能力。當前的AI系統可以做到精通於某一項技能, ...
2019-10-17 21:00 0 6500 推薦指數:
關於元學習,網上的很多教程不太說人話,大多是根據李宏毅教授的課進行的一個拓展,並沒有去詳細的講解一些步驟性的問題; 關於原理或者說概要比較好的博客: https://zhuanlan.zhihu.com/p/108503451 https://zhuanlan.zhihu.com/p ...
元學習——Meta-Amortized Variational Inference and Learning 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 這篇博客是論文“Meta-Amortized Variational ...
Goals for the lecture: Introduction & overview of the key methods and developments. [Good s ...
矩陣分解(MF)是最流行的產品推薦技術之一,但眾所周知,它存在嚴重的冷啟動問題。項目冷啟動問題在Tweet推薦等設置中尤其嚴重,因為新項目會不斷到達。本文提出了一種元學習策略來解決新項目連續到達時項目冷啟動的問題。我們提出了兩種深度神經網絡架構來實現我們的元學習策略。第一種結構學習一個線性分類器 ...
摘要:我們提出了一種不依賴模型的元學習算法,它與任何梯度下降訓練的模型兼容,適用於各種不同的學習問題,包括分類、回歸和強化學習。元學習的目標是在各種學習任務上訓練一個模型,這樣它只需要少量的訓練樣本就可以解決新的學習任務。在我們的方法中,模型的參數被顯式地訓練,使得少量的梯度步驟和少量的來自 ...
Learning to Learn Chelsea Finn Jul 18, 2017 A key aspect of intelligence is versatility – the capability of doing many different ...
雙層優化問題:統一GAN,演員-評論員與元學習方法 (Bilevel Optimization Problem unifies GAN, Actor-Critic, and Meta-Learning Methods) 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com ...
On First-Order Meta-Learning Algorithms Abstract 本文考慮元學習問題,其中存在任務分布,我們希望得到一個當面 ...