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任...
另一方面,元学习本身的训练框架有助于提高原多模态学习者在新任务中的泛化能力。虽然对这两个概念的跨学科研究听起来很有前景,但目前的研究大多将元学习算法和多模态学习算法分开进行总结,导致多模态与元学习结合的研究存在差距。 最后,我们希望在本次综述中对基于多模态的元学习算法进行系统而全面的研究。我们旨在为...
元学习领域已有许多算法、扩展应用和综述[14−17], 但各方对“元学习”一词的定义与界限不完全统一. 本文主要遵循一种广义解释[15, 16], 认为元学习是一种机器学习范式: 给定多个任务或任务采样分布, 要求元强化学习算法学习“元”知识, 并提升算法在新任务上的学习效率. 元强化学习(meta-reinforcement learni...
元学习(meta learning) 最新进展综述论文,28页pdf 关注上方“深度学习技术前沿”,选择“星标公众号”, 资源干货,第一时间送达! 本文综述了元学习在图像分类、自然语言处理和机器人技术等领域的应用。与深度学习不同,元学习使用较少的样本数据集,并考虑进一步改进模型泛化以获得更高的预测精度。我们将元学习模型归纳为...
系统性回顾:对近年来提出的深度学习插补方法进行了全面的调查,强调了这些方法的优势和局限性。 实证实验:通过实证实验研究不同方法,并比较它们在下游任务中的性能提升。 未来研究方向:指出了多变量时间序列插补未来研究的开放性问题。 资源提供:提供了所有代码和配置,包括一个定期维护的多变量时间序列插补论文列表,以便...
(二)、技术路线 1、准备阶段:通过搜集阅读大量各种英语教学的书籍、核心期刊、网络的文献资料,与导师的沟通,了解教育动态初步确定论文选题搜集阅读有关选题的文献资料,做好研究准备起始阶段:了解国内外有关多元文化视角下小学英语课堂学习环境的现状与2010年9月至11月在实习期间,对一线儿童英语教师进行访谈,了解该校...
近年来, 深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)已经在诸多序贯决策任务中取得瞩目成功, 但当前, 深度强化学习的成功很大程度依赖于海量的学习数据与计算资源, 低劣的样本效率和策略通用性是制约其进一步发展的关键因素. 元强化学习 (meta-reinforcement learning, Met...
元强化学习(meta-reinforcement learning, Meta-RL)概念来源于元学习和强化学习的结合, 期望解决当前强化学习算法中存在的诸多限制[18]. 元强化学习的研究门槛较高, 该研究领域的发展较元学习滞后. 据我们所知, 元强化学习综述多存在于强化学习综述[11, 19]、元学习综述[15, 16]及相关领域综述[20]中, 其系统...
系统性回顾:对近年来提出的深度学习插补方法进行了全面的调查,强调了这些方法的优势和局限性。 实证实验:通过实证实验研究不同方法,并比较它们在下游任务中的性能提升。 未来研究方向:指出了多变量时间序列插补未来研究的开放性问题。 资源提供:提供了所有代码和配置,包括一个定期维护的多变量时间序列插补论文列表,以便...
元强化学习(meta-reinforcement learning, Meta-RL)概念来源于元学习和强化学习的结合, 期望解决当前强化学习算法中存在的诸多限制[18]. 元强化学习的研究门槛较高, 该研究领域的发展较元学习滞后. 据我们所知, 元强化学习综述多存在于强化学习综述[11, 19]、元学习综述[15, 16]及相关领域综述[20]中, 其系统...