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 ...
論文信息: Nichol A , Achiam J , Schulman J . On First Order Meta Learning Algorithms J . . 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。 僅在元學習更新過程中僅使用一階微分,就能得到在新任務上實現快速微調的參數初始化。 這里介紹兩種算法:擴展FOMAML和Rept ...
2019-11-14 17:46 0 326 推薦指數:
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 ...
Learning to Learn Chelsea Finn Jul 18, 2017 A key aspect of intelligence is versatility – the capability of doing many different ...
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 ...
分類: 分類(classification),對於一個分類員來說,通常需要你告訴它“這個東西被分為某某類”,理想情況下,一個分類員會從它得到的訓練集何總進行“學習”,從而具備對未知數據進行分類的能力,這種提供訓練數據的過程通常叫做supervised learning(監督學習)。 聚類 ...
[論文閱讀筆記] node2vec:Scalable Feature Learning for Networks 本文結構 解決問題 主要貢獻 算法原理 參考文獻 (1) 解決問題 由於DeepWalk的隨機游走是完全無指導的隨機采樣,即隨機游走不可控。本文 ...
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 ...
1 什么是隨機森林? 作為新興起的、高度靈活的一種機器學習算法,隨機森林(Random Forest,簡稱RF)擁有廣泛的應用前景,從市場營銷到醫療保健保險,既可以用來做市場營銷模擬的建模,統計 ...
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 ...