深度学习应用篇-元学习[14]:基于优化的元学习-MAML模型、LEO模型、Reptile模型 1.Model-Agnostic Meta-Learning Model-Agnostic Meta-Learning (MAML): 与模型无关的元学习,可兼容于任何一种采用梯度下降算法的模型。 MAML 通过少量的数据寻找一个合适的初始值范围,从而改变梯度下降的方向, 找到对任务更加敏感的初始...
上式是一种针对特定问题类别的、人为设定的更新规则, 常见于深度学习中,主要解决高维、非凸优化问题。 根据No Free Lunch Theorems for Optimization 理论, [1] 提出了一种基于学习的更新策略代替人为设定的更新策略, 即,用一个可学习的梯度更新规则,替代人为设计的梯度更新规则。 其中, optimizer 为 $g$ 由 $\...
此时的权重积之和大于阈值,所以输出为1。 AND运算——输入含0时的情况(用神经元图示意) OR运算 M-P模型图: 与AND类似的,可以看到,输入有多个,这时候,我们同样需要设置一系列的连接权重和一个统一的阈值。(为了方便,这里将全部连接权重取同一个值,这样实现同样方便OR运算)M-P模型公式如下: 不妨设 =1, = ...
元学习(Meta-Learning)是一种通过学习如何学习来提升模型性能的技术,它旨在使模型能够在少量数据上快速适应新任务。模型无关优化(Model-Agnostic Meta-Learning, MAML)是元学习中一种常见的方法,适用于任何可以通过梯度下降优化的模型。本文将详细讲解如何使用Python实现MAML,包括概念介绍、算法步骤、代码实现和示例应用。
深度置信网络是一种生成模型,具有若干隐藏层。与其他模型相比,DBN的最大特点是内部神经元在同一隐藏层中没有连接,而隐藏层之间的神经元却是全连接的。通过逐层无监督学习,神经网络可以对输入数据进行较好的描述,并最终可被转换为深度神经网络用于分类任务。DBN广泛应用于图像识别、图像生成等领域,同时也支持无监督或半...
注意,逻辑回归模型虽然带着“回归”二字,但它是一个分类算法。 1.1.1 假设函数的推导 从而有: 注: g(z)被称为Sigmoid函数或者逻辑函数(Logistic function) g(z)的图像如下 1.1.2 对假设函数输出的解释 = estimated probability that y = 1 on input x,即对于给定的输入向量x,根据选择的参数θ,计算输出变...
1、什么是人工神经网络(ANN) 人工神经网络的灵感来自其生物学对应物。生物神经网络使大脑能够以复杂的方式处理大量信息。大脑的生物神经网络由大约1000亿个神经元组成,这是大脑的基本处理单元。神经元通过彼此之间巨大的连接(称为突触)来执行其功能。人脑大约有100万亿个
深度强化学习通过组合深度学习和强化学习,使机器能够自主学习和改进决策策略。而元学习则通过学习如何学习,从而更高效地适应新任务。近年来,研究者们开始将这两种方法结合起来,构建了深度强化元学习模型,取得了一系列令人瞩目的成果。 深度强化学习是一种能够让智能体通过试错和反馈机制来不断优化策略的算法。它通过将...
【时间序列 | 回归预测 | 数据预测】GRU门控循环单元 | BiLSTM双向长短期记忆神经 | LSTM长短期记忆神经网络 | 深度学习模型 00:57 【时间序列 | 数据预测 | MATLAB】LSTM多步预测 | RNN多步预测 | ARIMA多步预测 | 机器学习模型 02:12 【时间序列 | 数据预测 | MATLAB】LSTM时序预测 | SVR时序预测 |...
热模型定义 该模型基于有限元法（FEM）在域Ω中求解传热方程，其中是ρ材料的密度，c是比热，k是材料...