Deep Meta Learning

最新推荐文章于 2024-03-06 16:10:31 发布
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本文解析了ICLR2018的最佳论文，重点介绍了如何利用元学习(meta learning)使策略在动态竞争环境中实现自适应。此外，还探讨了基于目标特性的特征空间在实时视觉跟踪中的应用。
Meta-learning（元学习）
hxxjxw的博客
08-20 1175
meta-learning是learning to learn meta learning是和machine learning并列的 相较于之前的机器学习算法，meta learning 是让机器学会学习。传统的机器算法只是希望机器学习到一个函数f，通过这个函数f，来判断这个图片属于究竟属于哪个类别，一条微博的评论是正面还是负面。但是meta learning 是希望机器在学习了一些图片分类任务之后，可以学会文本分类的任务。 就是说，我们期待做到的事...
MLT：Deep Meta Learning for Real-Time Target-Aware Visual Tracking
萤火虫啊飞呀飞
05-08 999
文章目录摘要背景贡献本文方法 摘要 本文针对传统的基于深度卷积特征的目标跟踪算法为了更好适应目标形变，需要进行复杂的优化工作的问题进行改进，旨在保持较高跟踪效果的同时实现跟踪实时性。具体地，本文引入meta-learner网络学习target-specific 特征，与传统的Siamese网络提取的general特征进行融合，得到自适应的目标特征，再进行后续的相似性计算。 背景 传统的基于深度卷积特征的判别性跟踪算法需要对分类器或跟踪滤波器进行复杂的优化/更新工作，从而更好地适应目标的形变，但大多数采用在线
【机器学习】Meta-Learning（元学习）
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weixin_44211968的博客
11-14 1万+
文章目录前言从传统学习引出元学习对比机器学习和元学习如何实现元学习参考链接 前言 元学习Meta Learning，含义为学会学习，即learn to learn，带着对人类的“学习能力”的期望诞生的。Meta Learning希望使得模型获取一种 “学会学习” 的能力，使其可以在获取已有“知识”的基础上快速学习新的任务。 从传统学习引出元学习 传统的机器学习方法是针对一个特定的，一般是有大量数据的数据集 ，试图学习出一个预测模型 ，使得模型对于测试集上的数据的预测有最小的误差。这个思路在数据集 D
论文阅读笔记《Deep Meta-Learning: Learning to Learn in the Concept Space》
深视
06-10 1786
核心思想   本文提出一种深度元学习的方法用于解决小样本学习问题，作者指出原有的元学习算法都是基于实例空间（instance space）进行学习的，而即使是同类物体，其受到光照，背景，位置等因素的影响，外表差异也非常大，因此许多元学习方法的分类效果与人类的能力相去甚远。本文则提出利用深度神经网络将学习的对象由实例空间转移到概念空间（concept space），其实就是利用一个DNN网络提取目标物体的抽象特征，再利用这一特征训练元学习器，作者称该DNN网络为概念生成器（concept generator）
Meta-Learning：MAML
jzwei023的博客
03-14 756
什么是元学习meta-learning 一般的机器学习，由人来设计一套学习算法，然后这个算法会根据一堆样本D_train学习其中的参数。 而Meta Learning做的事情与上述描述不同的地方在于，将其中由人来设计学习方法的过程，改成了由机器来设计一套学习方法。在Meta Learning中的训练资料变为一堆D_train和一堆f的组合，由此来学习F。 再抽象点就是传统机器学习是根据资料找一个函数f的能力。而meta lerning是根据资料找一个找一个函数f的函数F的能力。 现在大致的元
论文阅读笔记 | MetaIQA: Deep Meta-learning for No-Reference Image Quality Assessment
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无限进步
03-06 1738
论文阅读笔记 | MetaIQA: Deep Meta-learning for No-Reference Image Quality Assessment
MetaIQA: Deep Meta-learning for No-Reference Image Quality Assessment
qq_34116958的博客
07-07 3454
摘要 DCNNs已经逐渐用于NR IQA，但是IQA的数据量非常小，因此大量已有的IQA算法是基于预训练的网络，但是这些预训练的网络并不是针对IQA任务设计的，因此这会导致泛化问题。针对这个问题，本文提出了基于元学习的NR IQA。其基本思想是学习人类在评估具有不同失真的图像质量时所共享的元知识，然后可以很容易地适应未知失真。具体来说，我们首先针对不同的失真收集了若干NR-IQA任务。然后采用元学习的方法来学习各种失真所共享的先验知识。最后，在目标NR-IQA任务上对质量先验模型进行微调，快速获得质量模型。
导弹模型matlab代码-deep_meta-learning_guidance_law:论文代码：“学习指南：基于深度元学习和模型预测路径积
05-27
导弹模型matlab代码学习指南：基于深度元学习和模型预测路径积分控制的制导律 关于 这项工作的目的是利用本文所述的导弹制导问题，利用模型预测路径积分控制器实施...Meta-Learning and Model Predictive Path Integra
深度元学习-A Survey of Deep Meta-Learning-翻译.docx
02-01
深度元学习的发展受到了诸如Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)等方法的推动，MAML是一种优化方法，通过反向传播直接对模型的初始参数进行梯度更新，使得模型在仅经过少数迭代就能在新任务上表现良好。这种方法...
Deep Meta Learning for Real-Time Visual Tracking based on Target-Specific Feature Space||视觉追踪||论文阅读
VIEO
06-01 676
元学习论文总结||小样本学习论文总结 2017-2019年计算机视觉顶会文章收录 AAAI2017-2019 CVPR2017-2019 ECCV2018 ICCV2017-2019 ICLR2017-2019 NIPS2017-2019 转载：https://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/8193880.html Deep Meta Learni...
MetaLearning
03-29
人工智能前沿研究，元学习研究资料—Meta-Learning: A Survey，Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networ，Online Meta-Learnin，Task Agnostic Meta-Learning for Few-Shot Learning
Meta Learning
庞琳卓的博客
09-17 1万+
Meta learning就是learning to learn，字面意思就是学会学习。想一下人是怎么学会学习的： 采用一种学习方法（比如刷题/背题/背概念等）进行学习，然后得到反馈（成绩是否提高），如果是正的反馈（成绩不断提高），说明这种学习方法是有效的。 那么神经网络是如何学会学习的呢？ 采用一种学习方法（对于神经网络来说，就是模型的参数）进行学习，然后得到反馈（误差关于参数的梯度），
元学习（Meta Learning）
xinxin的博客
08-21 1万+
你带小朋友去动物园，小朋友看到水里面有一只毛茸茸的小动物，他从来没有见过这种动物，所以他想知道这种动物是什么，虽然小朋友没有见过这种动物，但是他学过如何区分动物，他有自主学习的能力。现在你给他一堆卡片，每张卡片上有一个动物的图片和动物的名字，小朋友既没有见过眼前水里面的动物，也没有见过这些卡片上的动物，但是小朋友很聪明，他把卡片翻一遍，就知道自己眼前看到的动物是水塔了。而多任务学习是基于多个不同的任务同时进行损失函数优化，它的学习范围只限定在这几个不同的任务里，并不具学习的特性。
meta learning
Lily8888888的博客
07-14 475
https://blog.youkuaiyun.com/langb2014/article/details/84953307
Meta learning
Tra_cy的博客
09-15 347
一、Introduction Meta learning = Learn to learn 二、Meta Learning 1、比较 与Life-long的区别： Life-long：所有任务使用一个模型 Meta：每个任务可能有不同的模型 与Machine Learning的区别： 2、算法步骤 # Step 1：定义一个learning algorithm的集合； # 初始化参数不一样，表示不一样的学习算法 # Step 2：评价一个learning algorithm的好坏； # N个Ta
a survey of deep meta-learning
04-27
深度元学习是指学习如何学习的领域，即模型可以自适应地学习学习规则或策略，从而使模型能够更好地处理新颖的任务。这种方法涉及到多层神经网络结构和数学优化技巧，可以有效地提高模型的泛化能力和适应性，并已经在许多领域得到了广泛的应用。 随着深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的成功应用，研究者们开始尝试使用类似的方法来处理元学习问题。这些问题通常涉及到模型在面对新任务时，模型能够灵活地学习新的规则或策略，而不是仅仅记忆已有的知识。因此，深度元学习的主要挑战是在有限的数据集上快速学习规则或策略，以提高模型在新任务上的性能。 目前，深度元学习中的关键技术包括基于梯度下降的元优化方法、基于复制网络的元学习框架、基于迁移学习的元学习等。这些方法利用深度学习的强大表征能力和自适应性，可以有效地解决当前面临的元学习挑战。未来，我们可以预见深度元学习的广泛应用，使得机器学习模型可以更好地适应变化和不确定性，从而更好地应对复杂的现实问题。
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