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...
这篇文章是21年5月发表在IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence上的一篇文章,到现在引用量近700次,主要关注了元学习(Meta Learning)的定义,主要算法,以及在多个领域及场景上的应用。 然后这篇笔记并不是一篇综述的翻译,而是按照survey的架构进行的重要概念描述,结合自己的理解尽可能详细地把一...
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,...
。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...
##以下我过滤了元强化学习相关的论文## 二、 1、meta-learning with differentiable convex optimization,2019 2、unsupervised learning via meta-learning,2019 3、online meta-learning,2019 4、learning from multiple cities:a meta-learning approach for spatial-temporal prediction,2019 ...
利用meta-learning学习pretrain阶段不同任务的权重，论文为
论文解读:Task Agnostic Meta-Learning for Few-shot Learning(TAML) 通常的,元学习可以被在多个任务(task)上训练以期望能够泛化到一个新的task。然而当在现有的task上过度地学习(过拟合),在新的task泛化能力会变差。换句话说,初始的meta-learner在现有的task上会学习到有偏的知识(bias),特别是样本数量非常...
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。与传统的人工智能方法(使用固定的学习算法从头开始解决给定的...
1. 论文相关 ICLR2018 image.png 2.摘要 2.1 摘要 在小样本分类中,我们感兴趣的是学习算法,它只从少数标记的例子中训练分类器。近年来,基于元学习的小样本分类研究取得了一些进展,在元学习中,定义了一个学习算法的参数化模型,并对代表不同分类问题的片段(episodes)进行训练,每个片段(episodes)都有一个小的标记...
ICML2019【Meta-Learning(元学习)】相关论文和代码1、Sever:ARobustMeta-AlgorithmforStochasticOptimization(Sever:一种鲁棒的随机优化元算法)ICML’19作者:Il**sDiakonikolas,GautamKamath,DanielKane,JerryLi,JacobSteinhardt,AlistairStewart摘要:在高维情况下,大多数机器学习方法对于哪怕是一小部分结构化异常值也是脆弱的...