但是,从广义上讲,元学习的定义可包括迁移,多任务,特征选择和模型集成学习。 还有人认为元学习广泛涵盖了基于数据集特征的算法选择和配置技术,并且很难与自动机器学习(AutoML)区别开来。 本文则专注于当代神经网络元学习。 我们将元学习表示为按照[29]的算法或归纳偏差搜索,但重点是通过端到端学习明确定义的目标函数(...
元学习领域已有许多算法、扩展应用和综述[14−17], 但各方对“元学习”一词的定义与界限不完全统一. 本文主要遵循一种广义解释[15, 16], 认为元学习是一种机器学习范式: 给定多个任务或任务采样分布, 要求元强化学习算法学习“元”知识, 并提升算法在新任务上的学习效率. 元强化学习(meta-reinforcement learni...
元学习的概念最早由美国心理学家Donna Jo Haraway于1963年首次提出,并在随后的几十年里得到了广泛的研究与应用。 元学习的基本思想是,通过对学习过程的了解和学习策略的设计,提高学习的效率和性能。与传统的机器学习算法不同,元学习不仅关注如何从数据中自动学习到模型的参数,还注重学习者自身的学习能力和策略。 元...
元学习综述 | 进入Meta Learning的世界(一) Meta Learning的简介 Meta learning也经常被称为是learning to learn,也就是学习学习的方法。 怎么理解呢? 首先,现在大部分的机器学习的方法,都是需要大量的training data,在海量的数据中学习数据的pattern,然后再来解决新的问题。 但是实际上,对于人类来说,我们看到过一...
元学习(Meta Learning)提供了一个新的学习范式: 机器学习模型从多个学习episodes(经历、片段?)中获取经验,这些episodes往往覆盖一些相近任务(related task)的分布,然后用这个经验来提升未来的学习效果。 近些年深度学习的成功可以看做是特征、模型的联合学习,而元学习可以看做是特征、模型与算法的联合学习。
在深度学习领域,元学习提出的目的是为了解决传统神经网络模型泛化性能不足、对新种类任务适应性较差的问题。其具体表现是为一个泛化性能强的初始网络加上对新任务的快速适应学习能力。 元学习的远期目标是通过人类般的学习能力实现强人工智能,当前阶段体现在对新数据集的快速适应并带来较好的准确度。因此目前元学习的主...
元学习/learning-to-learn旨在根据多次学习事件的经验来改善学习算法本身,它有助于解决深度学习中数据、计算瓶颈以及泛化相关的基本问题。 相关领域:迁移学习,多任务学习和超参数优化…… 有希望的应用和成功案例:few-shot learning,强化学习和架构搜索。 01 ...
联邦学习可以打破数据壁垒,联合利用不同客户端数据进行建模。由于用户使用习惯不同,不同客户端数据之间存在很大差异。如何解决数据不平衡带来的统计挑战,是联邦学习研究的一个重要课题。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...
从联邦元学习的背景出发，系统介绍了联邦元学习在解决联邦学习数据异构、通信受限问题及提高恶意攻击下鲁棒性方面的研究工作，对联邦元学习的工作进行了总结展望。关键词：联邦学习 ; 元学习 ; 数据异构 ; 联邦元学习 ; 隐私保护 论文引用格式：张传尧, 司世景, 王健宗, 等. 联邦元学习综述[J]. 大数据, 2023, ...
【导读】元学习旨在学会学习,是当下研究热点之一。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。 近年来,元学习领域,或者说“学会学习的学习”,引起了人们极大的兴趣。与传统的人...