元学习Meta Learning,含义为学会学习,即learn to learn,就是带着这种对人类这种“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,如: 让Alphago迅速学会下象棋 让一个猫咪图片分类器,迅速具有分类其他物体的能力 需要注意的是,虽...
元学习的框架(本吉奥,本吉奥,& Cloutier,1991;施密德胡伯,1987;Thrun & Pratt,1998年)提供了一种完全不同的方法来构建计算模型,通过与环境的反复交互来学习它们,而不是需要研究人员的先验规范。 最近,心理学家开始将元学习应用于人类学习的研究(Griffiths et al .,2019)。已有研究表明,元学习模型可以捕捉大量经验...
环境:Tensorflow, GPU; 任务:Mujoco 2.1.5LPG(2020) 论文: 代码: 2.1.6PEARL(2019) 在PEARL中,智能体需要学习如何将对任务的推断整合在一个隐层变量中,同时让策略根据该隐层变量迅速地适应新任务。PEARL是少有的可以与off-policy算法结合的meta-RL算法。 论文: 代码: 1) 作者实现: 环境:PyTorch, GPU; 任务...
在OpenAI, 我们开发了一种简易的元学习算法,称为Reptile。它通过对任务进行重复采样,利用随机梯度下降法,并将初始参数更新为在该任务上学习的最终参数。 其性能可以和MAML(model-agnostic meta-learning,由伯克利AI研究所研发的一种应用广泛的元学习算法)相媲美,操作简便且计算效率更高。
在MAML中，关键区别在于预训练阶段与迁移学习的区别。预训练关注于当前任务的表现，而元学习则关注于模型参数的“潜力”，即其在新任务中适应和优化的能力。通过MAML的实现代码，我们可以直观地看到这一区别。关于MAML的执行过程与model pretraining的区别，主要在于元学习更加注重模型参数的潜力，而model pre...
本地代码:https://github.com/lucifer2859/meta-RL 元强化学习简介:https://www.cnblogs.com/lucifer1997/p/13603979.html 一、RL-Adventure 1、Deep Q-Learning: 参见先前的Blog https://www.cnblogs.com/lucifer1997/p/13458563.html; https://github.com/lucifer2859/DQN; ...
代码链接: https://github/hoonose/sever 2、OnlineMeta-Learning(在线元学习) ICML’19 作者:智能**的一个核心能力是能够不断地利用以前的经验来加快和加强新 任务的学习。两个不同的研究范式研究了这个问题。元学习将此问题视为学习 优先于模型的参数,该参数可用于快速适应新任务,但通常假定任务作为批处 ...
ICML 2019【Meta-Learning(元学习)】相关论文和代码Learning a Prior over Intent via Meta-Inverse Reinforcement Learning 热度: 复杂任务下的元学习 Meta-learning with complex tasks 热度: HierarchicallyStructuredMeta-learning HuaxiuYao †1 YingWei
这一节我试着用数学的角度定义“学习”和“元学习”,并解释一下为什么最近一大票不同的算法都打上“元学习”的牌子。要是你想要直接上手MAML+JAX代码的学习,请直接跳过这一节。 我们定义学习算子 为针对某种场景的函数 的算法,用以提升 的表现效果。普通的学习算子,一般应用在深度学习和增强学习中,定义为针对某...