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     元学习研究综述 人工智能技术与咨询 来源：《电信科学》，作者朱应钊等 摘要 深度学习和强化学习严重受限于小样本数据集，容易发生过拟合，无法实现类似于人类强泛化性的学习能力。元学习为此应运而生，以累积...

     近年来，元学习（meta-learning）或learning-to-learn领域的兴趣急剧上升。与使用固定学习算法从头开始解决任务的常规AI方法相反，元学习旨在根据多种学习情节的经验来改进学习算法本身。

     下面这张画详细解释了该模型原理，假设我们的batch-size为256，这样我们就有256张图片数据，通过数据增强操作我们得到256张增强图片，对于图片x1来说x1’为正样本，剩下的图片都是负样本（包括原始的图片以及数据...

     当前的持续学习主要是维护在每一步中获得的信息，而不是无休止地积累所有数据，而主动学习则集中在识别合适的数据以纳入增量训练系统的补充问题上。然后更新采样集：1对新加入的类别，选取m个样本，这m个样本的平均...

     源自：大数据 ...利用元学习的快速学习能力，为不同数据节点训练不同的个性化模型来解决联邦学习中的数据不平衡问题成为一种重要方式。从联邦学习背景出发，系统介绍了联邦学习的问题定义、分类方

     写作动机：元学习入门 二、摘要 人类在仅仅通过很小的例子来学习新的概念并且快速应用在之间没有见过的情况下的能力很强大。为了做到这一点，他们在自己的先验知识上，为适应能力做准备，将之前的观察和少...

     深度学习在大量领域取得优异成果，但仍然存在着鲁棒性和泛化...近两年元学习在深度学习上的发展，为解决上述问题提供了新的视野.元学习是一种模仿生物利用先前已有的知识，从而快速学习新的未见事物能力的一种学习定式.

     源自：软件学报 作者：陈奕宇, 霍静, 丁天雨, 高阳 “人工智能技术与咨询” 发布 ... 元强化学习(meta-reinforcement learning, Meta-RL)致力于以更小的样本量适应更广泛的任务, 其研究有望缓解上述限制从

     最近几周一直在看meta learning的模型，从最初的小样本学习模型开始看到最近的MAML各种改进版本，算是有了一点初步的了解，这次就主要介绍一下，什么是小样本学习，什么是元学习，以及在这个领域有哪些经典的值得...

     其实自监督学习的核心思想很简单，利用大量的无标签数据训练模型，然后将其作为预训练模型在下游任务上进行微调（有标签）。在用无标签图像训练模型时主要通过设计辅助任务，用图像自身的信息作为标签训练。常见的...

     1.背景介绍 元学习，也被称为元知识学习或 upstairs learning，是一种通过学习如何学习的过程...在本文中，我们将从基础到先进的元学学习算法进行全面的综述。我们将讨论元学习的核心概念、核心算法原理、具体操作...

     前言：写本篇是为了记录一下之前阅读过的一些关于联邦学习的文章（主要是两篇联邦学习综述），然后对其中的一些关键点进行了总结，并加入了个人对于联邦学习这一研究领域的理解以及思考（侵删）。 可供参考链接：...

     只使用单个任务的样本信息局限性1、忽略其它任务的经验信息，致使训练冗余重复和学习资源浪费，限制性能提升2、对于训练样本少且特征维数高的任务，单任务学习出现秩亏且存在过拟合风险给定MMM个任务Tmm1MTm​m1M​...

     自步学习是近年来机器学习领域提出的一种启发于人和动物 “由易到难” 学习过程的学习机 制. 尽管自步学习已取得可喜的理论与应用进展, 但是当前的自步学习算法仍存在超参数选择的瓶颈 问题。

     网络是一系列节点和边的集合,通常表示成一个包含节点和边的图。许多复杂系统都以网络的形式来表示,如社交网络、生物网络和信息...为了使网络数据的处理变得简单有效,针对网络中节点的表示学习成为了近年来的研究热点。

     本文从算法建模、应用和理论分析三个方面对MTL进行了综述。在算法建模方面，给出了MTL的定义，并将不同的MTL算法分为特征学习、低秩、任务聚类、任务关系学习和分解五类，并讨论了每种方法的特点。

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