将元学习和强化学习方法结合,就是元强化学习(meta-reinforcement learning),目前主要可以分为两类:一种是基于recurrence的方法,主要利用循环神经网络(RNN)来保存之前学习的经验;另一种是基于gradient的方法,主要是为智能体的神经网络找到一个较好的参数,从而在新环境中仅需梯度更新微调就可以快速适应。目前有关元强化学...
Meta Learning,叫做元学习或者 Learning to Learn 学会学习,包括Zero-Shot/One-Shot/Few-Shot 学习,模型无关元学习(Model Agnostic Meta Learning)和元强化学习(Meta Reinforcement Learning)。元学习是人工智能领域,继深度学习是人工智能领域,继深度学习 -> 深度强化学习、生成对抗之后,又一个重要的研究分支,也是是近...
此外，meta-learning在迁移学习方面也展现出了强大的实力。通过使模型能够从一个任务中学习到知识，并将其应用于另一个任务，meta-learning突破了任务之间的界限，使得知识的迁移更为便捷和高效。即使在任务不相关或数据分布不同的情况下，meta-learning也能实现知识的有效传递。在强化学习领域，meta-learning同样发挥着...
meta-learning与有监督学习强化学习具体有哪些差别? 我们把有监督学习和强化学习称为从经验中学习(Learning from Experiences) , 下面简称LFE; 而把元学习称为学会学习(Learning to Learn) , 下面简称LTL。两者的区别如下。 训练集不同 LFE的训练集面向一个任务,由大量的训练经验构成,每条训练经验即为有监督学习的(...
1、Zero-Shot/One-Shot/Few-Shot 学习. 2、模型无关元学习(Model Agnostic Meta Learning). 3、元强化学习(Meta Reinforcement Learning) 元学习的核心:task。元学习的训练样本和测试样本都是基于任务的。元学习的训练过程是在task1和task2上训练模型(更新模型参数),测试过程是在测试任务上评估模型好坏,从图中可...
Meta Learning 是按照学习的参数进行分类的。（例如学习参数的初始化、模型的学习率、模型的结构等等）Met...
Meta Learning,叫做元学习或者 Learning to Learn 学会学习,包括Zero-Shot/One-Shot/Few-Shot 学习,模型无关元学习(Model Agnostic Meta Learning)和元强化学习(Meta Reinforcement Learning)。元学习是人工智能领域,继深度学习是人工智能领域,继深度学习 -> 深度强化学习、生成对抗之后,又一个重要的研究分支,也是是近...
Meta-Learning 元学习包括Zero-Shot/One-Shot/Few-Shot 学习,模型无关元学习(Model Agnostic Meta Learning) 和元强化学习(Meta Reinforcement Learning)等 元学习的训练样本和测试样本都是基于任务的,训练样本来源于多个任务,首先学习一个任务共有的函数 。如下图所示训练任务有两个,目标任务有一个。用于训练任务的...
本文为卡耐基梅隆大学Probabilistic Graphical Models 课程中 Elements of Meta-Learning 关于元学习和元强化学习部分的内容讲解,包括元学习的基础介绍和元强化学习的元素介绍两个部分,具体内容如下:
在序列学习(Sequential Learning)方面,由于序列决策过程的实现(implementation)对那些致力于强化学习的人至关重要,所以为了简化这一过程,社交媒体巨头Facebook(现在叫Meta)推出了SaLinA。 SaLinA是PyTorch的扩展,在有监督和无监督的情况下都可以使用,并且能够与多CPU和多GPU兼容,这种方法可以在涉及大规模训练样本的系统中使...