笔者在2020年1月10号去听了李宏毅老师的无监督学习讲座,在此做个总结,文末附上李老师的PPT,喜欢的同学请点赞自取。讲座内容主要分为三部分: Learning from Unpaired Data Self-supervised Learning Meta Learning 1.1 Learning from Unpaired Data 1.1.1 使用不成对数据和GAN思想来训练模型 笔者已经在之前的推文提及G...
36、神经网络压缩(Network Compression) (一) - 类神经网络剪枝(Pruning)与大乐透假说(Lottery Ticket Hypothesis) 37、神经网络压缩(Network Compression) (二) - 从各种不同的面向来压缩神经网络 38、元学习Meta Learning (一) - 元学习跟机器学习一样也是三个步骤 39、元学习Meta Learning (二) - 万物皆可Me...
李宏毅--meta-learning # 定义 元学习,meta-learning,又叫learning to learn。传统的深度学习从头开始学习(训练),即learning from scratch,对算力和时间都是更大的消耗和考验。 元学习包括: 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 Reinfor...
让机器输入数据,直接输出模型⇒发明了新的学习算法(learning algorithm)! Lrearning to compare 目前,episode中不再分“训练”和“测试”两个阶段,先根据训练任务训练learning algorithm、再输出模型,利用模型得到最终结果 learning to compare:不再有显式的分界,而是直接输入训练数据和测试数据,学出learning+classificati...
元学习就是 Learn to learn ,让机器变成 a better learner 。Meta 讲的是:How to learn a new model 。 传统的机器学习训练模型 f ,而元学习有让机器根据数据找一个能找 f 的函数 F 的能力。 元学习第一步:Define a set of learning algorithm 。
系统标签: learning meta 李宏毅 maml omniglot task MetaLearning(Part1)Hung-yiLee加入“知识星球行业与管理资源”库,免费下载报告合集1.每月上传分享2000+份最新行业资源(涵盖科技、金融、教育、互联网、房地产、生物制药、医疗健康等行研报告、科技动态、管理方案等);2.免费下载资源库已存行业报告。3.免费下载资源...
Meta Learning被称作元学习,不同于Machine Learning的目标是让机器能够学习,Meta Learning则是要让机器学会如何去学习。 举例来说,机器已经在过去的100个任务上进行了学习,现在我们希望,机器能够基于过去100个任务学习的经验,变成一个更厉害的学习者,这样当在第101个新任务到来之时,机器能够更快地学习。值得注意的是...
其性能可以和MAML(model-agnostic meta-learning,由伯克利AI研究所研发的一种应用...可以学习到有用的初始化,但当零样本学习(zero-shot learning)不可能实现时(比如,当输出标签是随机排列时),联合训练就几乎无法学习得到结果。 Reptile要求k>1,也就是说 【李宏毅2020 ML/DL】P97-98 More about Meta Learning ...
Siamese Network 孪生网络,通常不会放在meta learning里面 但是李宏毅就要把这个网络放在meta learning里面讲 所以为什么孪生网络可以看成meta learning呢? 一、直观解释 Intuitive Explanation 可以将train和test看成一组输入,就是一个简单的二分类问题。 ...
台湾大学李宏毅老师团队联合卡内基梅隆大学、约翰霍普金斯大学、Meta 一起办了一个语音自监督学习的挑战赛 (SUPERB),这个挑战赛的结果会公布在今年的 SLT 会议上,同时优秀的文章会被 SLT 收录。欢迎大家参加。 SUPERB 旨在为社区提供一个标准和全面的框架来训练、评估和比较通用语音表示在语音处理任务上的普遍性。SUPE...