自动选择LoRA层: 论文中提到,LoRA层是手动指定的,这可能导致次优的选择。未来的工作可以探索如何自动选择哪些层应该使用LoRA进行微调,可能通过开发类似于论文中用于优化选择变量的元学习框架。 在更大的语言模型上的应用: 论文没有在最新的大型语言模型(如LLaMA和LLaMA-2)上评估AutoLoRA。这些模型比之前的模型更强大,...
Meta-learning随后被扩展到多个领域。Bengio等人提出了生物学上合理的Meta-learning规则 [2]; S. Thrun [3]等人更清楚地定义了learning-to-learn这一术语,并介绍了初步的理论依据和实际实现。使用梯度下降和反向传播来训练元学习系统的建议首次出现在1991年,随后在2001年有了更多的扩展,[4] 中对当时的文献进行了概...
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...
31、Gradient Agreement as an Optimization Objective for Meta-Learning,2018 32、Learning to Learn and Predict: A Meta-Learning Approach for Multi-Label Classification,2019 33、ADVERSARIAL ATTACKS ON GRAPH NEURAL NETWORKS VIA META LEARNING,2019 34、Prototypical Networks for Few-shot Learning,2017 35、G...
。下图给出了论文中对于meta-learning的详细分类。Meta-learning经常被理解为learn to learn，可以分为两...
【注:该图引自元学习方向 optimization based meta learning 之 MAML论文详细解读】 五、MeLU:用户偏好估计 输入层(input layer):对于离散变量,使用embedding法映射到连续空间,此处包含的embedding参数;对于连续的变量则跳过embedding层直接与其他向量进行拼接; ...
利用meta-learning学习pretrain阶段不同任务的权重，论文为
【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...
Meta-learning on Heterogeneous Information Networks for Cold-start Recommendation阅读笔记 动机 本文是2020年KDD上的一篇论文。当时解决推荐系统冷启动问题通常是通过更多的辅助信息作为用户和物品的特征,最近的一些工作通过异构信息网络捕获更丰富的语义信息。另一种方法是通过元学习,让新用户或新物品快速适应推荐系统。