meta learning

meta learning综述

在人类的快速学习能力的启发下，研究人员希望机器学习模型在学习了一定类别的大量数据后，对于新的类别，只需要少量的样本就能快速学习，这就是 Few-shot Learning 要解决的问题。小样本学习的方法包括迁移学习、元...

【Meta Learning 元学习概述】Learning how to learn

元学习概述，了解基本元学习框架，理解元学习基本计算策略

MetaLearning

人工智能前沿研究，元学习研究资料—Meta-Learning: A Survey，Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networ，Online Meta-Learnin，Task Agnostic Meta-Learning for Few-Shot Learning

通俗讲解元学习（Meta-Learning）

标签：学习机器学习算法

元学习通俗的来说，就是，有时候掌握学习的方法比刻苦学习更重要！下面我们进行详细讲解。

【机器学习】Meta-Learning（元学习）

标签：机器学习人工智能

元学习Meta Learning，含义为学会学习，即learn to learn，带着对人类的“学习能力”的期望诞生的。Meta Learning希望使得模型获取一种 “学会学习” 的能力，使其可以在获取已有“知识”的基础上快速学习新的任务。...

元学习（meta-learning）的通俗解释

标签：学习目标跟踪人工智能

还以目标检测为例，仍然拿一个很大的数据集来训练模型，而 meta-learning 的目标不是让模型在没见过的图片中学会分辨训练集中提到过的类别，而是让模型学会分辨事物的异同，学会分辨这两者是相同的东西还是不同的...

MetaLearning-TF2.0：带有Tensorflow 2.0的元学习框架

标签： Python

元学习框架TF 2.0 这是一个框架，可以轻松地将元学习技术应用于不同的数据集。该存储库涵盖了包括UMTRA在内的几种元学习算法。有关UMTRA发布期间的存储库，请转到。只需单击一下即可读取数据集并生成训练/...

元学习综述，meta learning，A Survey of Zero-Shot Learning + poster

标签：元学习综述 meta learning Zero-Shot Learni survey poster

元学习综述，meta learning，A Survey of Zero-Shot Learning，新加坡南洋理工

meta learning（李宏毅

标签：人工智能深度学习

meta 元meta learning： learn to learn 学习如何学习大部分的时候deep learning就是在调hyperparameter、调hyperparameter真的很烦，决定什么network的架构啊、决定learning rate啊等等、实际上没有什么好方法来调...

metalearning_tutorial.pdf

标签： meta learning 深度学习人工智能机器学习 ICML

ICML2019 Meta-learning tutorial.ICML 是 International Conference on Machine Learning的缩写，即国际机器学习大会。ICML如今已发展为由国际机器学习学会（IMLS）主办的年度机器学习国际顶级会议。

MetaLearning4NLP-Paper：有关在NLP领域中应用的Meta一次性学习方法的最新论文列表

标签： nlp dialogue-systems semantic-parsing papers-collection meta-learning low-resource few-shot-learning Naturallanguageprocessing

MetaLearning4NLP-Paper：有关在NLP领域中应用的Meta一次性学习方法的最新论文列表

2009_Book_Metalearning.pdf

标签： machine learning

英文版。很好的资源，适合机器学习以及人工智能爱好者。

标签：深度学习 rnn tensorflow

meta learning在少量数据集上可以达到很好的效果，其目标主要是通过对traindata的探索，从而制定出适合的学习策略。简而言之，meta learning要做的事就是学习如何去学习。 meta learning将传统GANs的训练过程由...

【Meta Learning学习笔记】Meta Learning详解

标签： Meta Learning GANs

· 为何要研究Meta Learning？尽管我是研究生成模型的，但是最近对于meta learning产生了强烈的兴趣。理由在于，GANs本身是一个特别吃数据集的模型，从某种意义上来说，数据集的好坏对最后生成效果的影响，不...

元学习（meta learning）综述论文（2020年）

标签：元学习

元学习旨在学会学习，是...最近来自爱丁堡大学的学者发布了关于元学习最新综述论文《Meta-Learning in Neural Networks: A Survey》，值得关注，详述了元学习体系，包括定义、方法、应用、挑战，成为不可缺少的文献。

Hands-On Meta Learning with Python.epub

标签： Python Meta Learning

Meta learning using one-shot learning, MAML, Reptile, and Meta-SGD with TensorFlow

2020李宏毅机器学习笔记- Meta Learning

标签：机器学习深度学习

Meta 讲的是：How to learn a new model 。传统的机器学习训练模型 f ，而元学习有让机器根据数据找一个能找 f 的函数 F 的能力。元学习第一步：Define a set of learning algorithm 。元学习第一步：Define a set ...

深度学习基础——简单了解meta learning(来自李宏毅课程笔记)

标签：深度学习人工智能李宏毅

一、初步了解我们以分类问题为例，以前，学习的目的是学习一个二元分类器f∗f^*f∗...现在进行meta learning，目的是直接去学习学习算法F，那么需要关注的参数（上图中以“component”表示）就是网络架构、初始化参数

metalearning-slides.pdf

标签： metalearning 小样本学习深度学习谷歌大脑

metalearningPPT 小样本学习深度学习元学习谷歌大脑总结全面，很不错的资源 metalearningPPT 小样本学习深度学习元学习谷歌大脑总结全面，很不错的资源 metalearningPPT 小样本学习深度学习元学习谷歌...

Meta Learning：元学习模型MAML和Reptile详解

标签：元学习 MAML Reptile

元学习常见模型MAML要做的事情是学习一个“好”的初始化参数。以前我们是训练一个模型，然后让这个模型的参数\thetaθ最优，而现在我们训练MAML是希望初始化参数\phi最优，这样就可以实现“快速学习”（使用来自新...

ICML 2020上与【元学习（Meta Learning）】相关的论文（六篇）

标签：元学习

我们发现基于元学习（Meta Learning）相关的paper也不少，元学习及其在不同场景的应用等等都是今年比较火的topic，受到了很多人的关注。

强化学习-把元学习（Meta Learning）一点一点讲给你听

标签：元学习 meta learning

Meta Learning翻译为元学习，本篇文章主要讲解什么是Meta Learning，元学习研究小白，若有不对，请各位大佬批评指正。 1 What is meta learning？《强化学习-什么是强化学习？白话文告诉你！》《强化学习-你在...

Meta Learning

理解Meta Learning 元学习，这篇文章就够了！

标签： python 神经网络机器学习

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达AI编辑：我是小将本文作者：谢杨易1 什么是meta learning优化目标和loss 一般的机器学习任务...

元学习（Meta Learning）最全论文、视频、书籍资源整理

标签：音视频深度学习人工智能

Meta Learning，叫做元学习或者 Learning to Learn 学会学习，包括Zero-Shot/One-Shot/Few-Shot 学习，模型无关元学习(Model Agnostic Meta Learning)和元强化学习（Meta Reinforcement Learning）。元学习是人工...

Meta learning

Meta learning = Learn to learn 二、Meta Learning 1、比较与Life-long的区别： Life-long：所有任务使用一个模型 Meta：每个任务可能有不同的模型与Machine Learning的区别： 2、算法步骤 # Step 1：定义一...

8.7 Meta learning元学习全面理解、MAML、Reptile

标签：算法自然语言处理深度学习

文章目录1、介绍few-shot learningreinforcement learning概念Meta learning 三个步骤定义一组learning algorithm损失函数寻找最好的FMeta Learning实例：OmniglotN-way K-shotMAML目标函数MAML vs transfer ...