Latent Embedding Optimization (LEO) 学习模型参数的低维潜在嵌入,并在这个低维潜在空间中执行基于优化的元学习,将基于梯度的自适应过程与模型参数的基础高维空间分离。 2.1 LEO 在元学习器中,使用 SGD 最小化任务验证集损失函数, 使得模型的泛化能力最大化,计算元参数,元学习器将元参数输入基础学习器, 继而,基础...
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 $\...
元学习 (Meta-Learning) 通常被理解为“学会学习 (Learning-to-Learn)”, 指的是在多个学习阶段改进学习算法的过程。 在基础学习过程中, 内部(或下层/基础)学习算法解决由数据集和目标定义的任务。 在元学习过程中,外部(或上层/元)算法更新内部学习算法,使其学习的模型改进外部目标。 因此,元学习的核心想法是学...
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, = ...
元学习与MAML简介 MAML算法步骤 使用Python实现MAML 示例应用:手写数字识别 总结1. 元学习与MAML简介1.1 元学习元学习是一种学习策略,旨在通过从多个任务中学习来提升模型在新任务上的快速适应能力。简单来说,元学习就是学习如何学习。 1.2 MAML 模型无关优化(MAML)是一种元学习算法,适用于任何通过梯度下降优化的模...
当前,商业、科学和技术的惊人进步都依赖于人工智能的巨大变革。随着机器学习在AI领域的广泛应用,深度学习诞生了,深度学习的概念源于神经网络,它利用空间相对关系减少参数数目,以提高训练性能。深度学习的动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,从而模仿人脑机制来解释图像、声音和文本等数据。
多个神经元之间相互连接,即构成了神经网络,例如: Fig. 3. 郑泽宇 顾思宇.TensorFlow实战Google深度学习框架. 2017 常规神经网络由三部分组成:输入层,(一个或多个)隐藏层,输出层。 前向传播是指:由左到右,依次计算出每层每个节点的值,直至计算出y的值。
近年来,深度学习作为人工智能领域的重要研究方向之一,取得了令人瞩目的成就。其中,基于神经元模型的深度学习算法是深度学习的核心基础,其通过模拟人脑的神经网络结构和功能,实现了对复杂数据的高效处理和分析。本文将对基于神经元模型的深度学习算法进行深入研究,探讨其原理、方法和应用,并展望未来的发展方向。
哥廷根数学学派：MATLAB环境下基于深度学习的JPEG图像去块（Image Deblocking）MATLAB环境下基于深度学习VDSR...
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...