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meta learning最小化每一个子任务训练一步之后,第二次计算出的loss,用第二步的gradient更新meta网络,这代表了什么呢?子任务从【状态0】,到【状态1】,我们希望状态1的loss小,说明meta learning更care的是初始化参数未来的潜力。 一个关注当下,一个关注潜力。 如下图所示,model pretraining找到的参数\phi,在两个...
《Learning to Reinforcement Learn》 解读 - 知乎 (zhihu.com) 【笔记】论文阅读 | Learning to learn using gradient descent - Veagau - 博客园 (cnblogs.com) 代码: AdrienLE/learning_by_grad_by_grad_repro: Reproduction of "Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent" (github.com) ...
，元学习（Meta-Learning）以及自监督学习（Self-supervised Learning）方向的工作，并不断更新我在github...
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: Learning to Learn Fastlilianweng.github.io/lil-log/2018/11/30/meta-learning....
也希望更多的朋友们可以投入到Meta Learning这个研究方向上来。 感谢作者专业的总结,打算按照作者的总结开辟新的方向。 转自知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28639662 可学习网站:https://lilianweng.github.io/lil-log/
各科成绩都好的学生,说明他大脑 Meta Learning 的能力强,可以迅速适应不同科目的学习任务。 而对于偏科的学生,他们大脑的 Meta Learning 能力就相对弱一些,只能学习某项具体的任务,换个任务就不 work 了。对这种学生,老师的建议一般是:“在弱科上多花一点时间”,可这么做是有风险的,最糟糕的一种情况是:弱势科目...
论文:《MAML: ModelAgnostic Meta Learning》 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1703.03400.pdf github:httpshttps://github.com/dragen1860/MAML-Pytorch 一、算法原理 将数据集分成meta-train和meta-test两部分,meta-test测试模型的收敛速度(用Dtrain训练,用Dtest测试分类效果),meta-train用于训练模型(Dtrain和Dte...