元学习——MAML论文详细解读 转载:blog.csdn.net/tiangcs/a 作者:田小成plus 论文:《Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks》 引言 上一篇博客是对这篇论文的纯翻译,这次来讲解下这篇论文是怎么做 meta-learning 的,这篇论文是 2017 年发表在 ICML 会议的,算是 optimization based...
论文也将 MAML 方法应用到多个实验任务中,例如data regression、few-shot image classification、2D navigation以及half-cheetah and ant locomotion,实验证明 MAML 方法在两个小规模图像分类基准任务上达到了最优秀的性能,在少量样本回归中也产生了非常优秀的回归效果,同时它还能通过神经网络策略加速策略梯度强化学习(policy...
MAML论文,全称是《Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks》,是2017年发表在ICML会议的一篇关于元学习的经典之作。这篇论文提出了基于优化的元学习方法,通过大量相似任务的学习,给网络模型学习到一组有潜力的参数,作为新任务训练的初始值,只需要微调几次就可以在新任务上收敛。简单来说,...
论文标题:Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks 论文作者:Chelsea Finn、Pieter Abbeel、Sergey Levine 论文来源:2017 论文地址:download 论文代码:download 视屏讲解:click 1-摘要 我们提出了一种与模型无关的元学习算法,在这个意义上,它与任何经过梯度下降训练的模型兼容,并适用于各种不...
MAML论文走读 查看原文 元学习(Meta Learning)中的数学推导(梯度下降公式推导) =1873861796790113250(关于文中的公式推导,实际上是MAML的公式推导)参数更新公式: 其中第一个公式为MAML中初始参数的更新,也就是MAML想要做的,找到一个较好的初始参数。 第二个公式为MAML的损失函数,是所有task损失函数的和。 第三个公式...
元强化学习算法最为有代表的就是MAML算法,其实这个称呼不准确,全称应该是MAML-TRPO算法,而之后的元强化学习算法也都会借鉴这个算法并且也大多会使用这个算法所使用的实验环境和配置,但是由于过去了好多年,虽然这个方向也还有人在搞,但是也属于小众冷门方向了,这个元强化学习算法的实验环境也一直没有人在维护,现在网上的...
MAML算法，即ModelAgnostic MetaLearning，是一种致力于学习一个元学习器，能够快速适应新的任务环境的算法。其特点和优势可以归纳如下：模型无关性：MAML算法不局限于特定的模型架构，这意味着它可以应用于各种类型的学习模型，从而提高了算法的通用性和灵活性。元学习器的学习：MAML算法的核心是学习一个元...
复现maml论文模型-3 两个图像数据集的分类模型的训练代码还没有深入看,先给出实验的一些参数对应的训练效果。 数据集下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1hcdzRB0BVRwh3Ei4VO2SNQ 提取码:fmrv 一、数据和参数分析 1.数据集 Omniglot数据集.png
复现maml论文模型-1 论文为:Finn C, Abbeel P, Levine S, et al. Model-agnostic meta-learning for fast adaptation of deep networks[C]. international conference on machine learning, 2017: 1126-1135. 代码地址(tensorflow版本):https://github.com/cbfinn/maml...
基于这一想法我们最近提出了一个称为未知模型的元学习——MAML).和其他元学习模型类似,MAML 同样也通过广泛的任务来进行训练,它可以通过很少的几步梯度变换就可以迅速的适应新的任务。在这一过程中,元学习器会去寻找不仅有利于适应不同的任务,更有利于快速(很少的梯度下降步数)和高效(仅使用少量的样本)地适应任务...