元學習——從MAML到MAML++ 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ Few-shot learning領域最近有了實質性的進展。這些進步大多來自於將few-shot learning作為元學習問題 ...
目錄 一 摘要 二 背景 三 介紹 四 實現 五 實驗 六 總結 論文信息: Finn C, Abbeel P, Levine S. Model agnostic meta learning for fast adaptation of deep networks C Proceedings of the th International Conference on Machine Learni ...
2019-10-31 00:10 0 2793 推薦指數:
元學習——從MAML到MAML++ 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ Few-shot learning領域最近有了實質性的進展。這些進步大多來自於將few-shot learning作為元學習問題 ...
Meta Learning--MAML算法理解 以下為對MAML算法的理解:(MAML的目的是:learning good weight initalizations) 上面MAML對應的算法,步驟4-7對應的李弘毅老師《深度學習》圖中的子任務的第一步(如a),步驟8對應圖中的第二步 ...
paper:https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/1703.03400.pdf MAML在學術界已經是非常重要的模型了,論文Model-Agnostic Meta-Learning for Fast ...
元學習——MAML、Reptile與ANIL 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 之前介紹過元學習——從MAML到MAML++,這次在此基礎上進一步探討,深入了解MAML的本質,引出MAML高效學習的原因究竟是快速學習 ...
【說在前面】本人博客新手一枚,象牙塔的老白,職業場的小白。以下內容僅為個人見解,歡迎批評指正,不喜勿噴![握手][握手] 【再啰嗦一下】如果你對智能推薦感興趣,歡迎先瀏覽我的另一篇隨筆:智能推薦算法演變及學習筆記 【最后再說一下】本文只對智能推薦算法中的CTR預估模型演變進行具體介紹 ...
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 1 定義 VAR模型的具體步驟 1.1 平穩性檢驗 1.2 格蘭傑檢驗 1.3 VAR模型的公式 1.4 建立VAR模型的目的 建模步驟及公式 代碼實現 1 定義 ...
雙塔模型 雙塔模型顧名思義是有2個塔,兩個塔分別的作用是什么呢? 感覺只是名詞上面的創新~有電話西瓜書團隊的操作 做句向量的文本相似度的 雙塔模型主要通過對兩段文本進行編碼為固定長度的向量,然后通過兩個向量間進行計算相似度來計算兩段文本之間的關系。 ...