通过使用超参数梯度下降，网络从任务的全部分布中学习到有用的表征。MAML 和 Reptile 是有关于此的直接的好例子，分享层级结构的元学习是一种有趣的方法，这种方法可以通过主策略的控制学习到清晰的子策略作为表征。网络学习要优化梯度下降的参数。这些参数就像是学习率、动量以及权重之于自适应学习率算法。我们在此沿...
元学习算法是一种通过学习适应不同任务的策略来指导模型训练和优化的技术。它可以被看作是一种学习到学习的方式，通过训练一个能够自动调整模型参数的“元模型”来指导其他模型的设计和训练过程。通过元学习，神经网络可以更快地适应新任务，并在有限的数据和时间内取得较好的效果。二、神经网络参数优化的挑战 神经网络...
OpenAI提出Reptile：可扩展的元学习算法 近日，OpenAI发布了简单元学习算法Reptile，该算法对一项任务进行重复采样，执行随机梯度下降，更新初始参数直到习得最终参数。该方法的性能可与MAML（一种广泛应用的元学习算法）媲美，且比后者更易实现，计算效率更高。元学习是学习如何学习的过程。元学习算法会学习任务的一个分布...
DeepMind 的一个研究小组近期提出了一种引导式(Bootstrap)的元学习算法,用于解决元优化以及短视的元目标问题,并让学习器具备自学能力。 大部分人类学会学习的过程都是应用过往经验,再学习新任务。然而,将这种能力赋予人工智能时却仍是颇具挑战。自学意味着机器学习的学习器需要学会更新规则,而这件事一般都是由人类根据...
元学习是一个学习「如何学习」的过程。一个元学习算法要面对一组任务，其中每一个任务都是一个学习问题；然后算法会产生一个快速学习器，这个学习器有能力从很小数目的一组样本中泛化。小样本分类（few-shot classification）就是一个得到了充分研究的元学习问题，其中的每个任务都是一个分类问题，这里的学习器只能...
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。MAML元学习算法：http://...
外在学习循环: 更新元模型:根据内在学习过程中不同子任务上的表现,更新元学习算法本身的参数,使之能更好地适应和解决新任务。 泛化能力检验:在新抽取的、未在训练中出现过的子任务上测试元模型的泛化能力,以确保元学习算法能够很好地推广到新的任务。
元学习试图开发出可以根据性能信号做出响应,从而对结构基础层次以及参数空间进行修改的算法,这些算法在新环境中可以利用之前积累的经验。简言之:当未来主义者编织能干的 AI 的梦想时,这些算法是这些梦想必不可少的组成部分。 本文的目的在于将这个问题的高度降低,从我们想得到的、自我修正算法做得到的事情出发,到这个...
当我第一次听到「元学习」的时候,它的概念是如此地令我沉醉:这个项目要构建不仅能够进行学习的机器,这些机器还能学习「如何学习」的方法。理想的元学习算法应该能够根据反应其性能的信号去修改它们的基本结构、参数空间,或者能够在它们面对新的环境时利用它们之前积累起来的经验。简而言之:当未来主义者憧憬着通用强人工...
元学习(Meta-learning)是一种学习如何学习的过程。元学习算法会学习任务分布,其中每个任务都是一个需要学习的问题,算法会生成一个从少数例子中快速学习并举一反三的 learner。小样本学习(Few-shot Learning)分类问题是元学习中一个得到深入研究的问题,其中每个任务是一个分类问题,learner 只要从每个类的 1-5 个输入...