Meta learnning 相关资源

最新推荐文章于 2024-05-31 14:41:50 发布
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#meta #learning

本文汇集了关于元学习（Meta-Learning）的多个资源链接，涵盖了从基础知识到最新研究进展的内容，涉及模型无关元学习（MAML）、快速适应的监督学习算法等主题。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/35695477

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28639662

https://arxiv.org/abs/1703.03400

https://zhuanlan.zhihu.com/p/40417018

https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-07-20-4

https://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/8193880.html

https://bair.berkeley.edu/blog/2018/06/28/daml/

https://github.com/cbfinn/maml

https://bair.berkeley.edu/blog/2017/07/18/learning-to-learn/

https://arxiv.org/pdf/1703.07326.pdf

https://arxiv.org/pdf/1703.06907.pdf

https://blog.openai.com/

http://www.sohu.com/a/142727085_610522

https://bair.berkeley.edu/blog/2018/09/06/rig/

https://bair.berkeley.edu/blog/

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1605759912408673388&wfr=spider&for=pc

http://www.sohu.com/a/158730012_651893

MetaLearning原理与代码实例讲解
AI天才研究院
05-24 640
1. 背景介绍 1.1 从机器学习到元学习：学习如何学习 机器学习在过去几十年中取得了巨大的进步，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。然而，传统的机器学习方法通常需要大量的标记数据，并且在面对新的、未见过的任务时泛化能力有限。为了克服这些局限性，
元学习Meta Learning原理与代码实例讲解
AI天才研究院
10-02 1181
元学习Meta Learning原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词： 元学习，迁移学习，适应学习，强化学习，深度学习，机器学习
meta learning
weixin_41391619的博客
04-07 569
差不多要一个月没有看李老师的视频了，昨天终于又点开了收藏夹里的视频，OK，开始吧~ 一.概述 1.什么是meta learning 像上图蓝色笔圈起来说的，当准备用一个神经网络解决一个任务时，神经网络的架构（比如是CNN还是RNN,是VGG还是resnet）、初始值的设定、参数更新方式（比如是SGD还是Adam）都是我们自己决定的，meta learning的目的就是学习一个F，这个F能针对不同...
meta-learning（元学习）是什么？元学习大概思想是什么？
Drug discovery
08-25 5215
什么是元学习？
Meta Learning（元学习， Learning to Learn）最新具有代表性文章10篇 【是pdf，不是代码，不知为什么名称后面自动加源码下载】
01-01
Meta Learning（元学习，又叫 Learning to Learn）已经成为继Reinforcement Learning之后又一个重要的研究分支。这是Meta Learning领域最新具有代表性的十篇文章，值得精读，相信对机器学习学习者和研究者会有很大启发。
2020-10-28 元学习（Meta Learning）与迁移学习（Transfer Learning）的区别联系是什么？
weixin_41366701的博客
10-28 4460
本文转自：https://www.zhihu.com/question/299020462/answer/653199202 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 迁移学习（Transfer Learning）：就是指利用已经训练好的开源网络模型比如常见的VGG系列、Resnet系列、GoogleNet系列、MobileNet等，利用这些网络和其已经在其他大型数据集上训练好的权重参数，将自己的任务数据集在这些迁移过来的网络上进行训练或者微调。这里迁移是指迁移网络
【机器学习】Meta-Learning（元学习）
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
MetaLearning4NLP-Paper：有关在NLP领域中应用的Meta一次性学习方法的最新论文列表
02-03
标题中的"MetaLearning4NLP-Paper"明确指出本主题聚焦于元学习在NLP中的最新研究进展。 **元学习的基本思想** 元学习的核心是通过学习一系列相关的任务，使得模型能够学习到如何学习，从而在面对新的、类似的任务...
metalearning-slides.pdf
06-11
metalearningPPT 小样本学习 ...总结全面，很不错的资源 metalearningPPT 小样本学习 深度学习 元学习 谷歌大脑 总结全面，很不错的资源 metalearningPPT 小样本学习 深度学习 元学习 谷歌大脑 总结全面，很不错的资源
元学习(MetaLearning) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
05-31 1300
1.背景介绍 元学习（也称为“学会学习”或“超学习”）是机器学习领域的一个研究热点，旨在使模型能够从不同任务中学到通用的知识，以便更快地适应新任务。随着深度学习的快速发展，人们越来越关注如何提高模型的泛化能力，使其在面对新的数据集或任务时能够快速适应并取得良好的性能。元学习就是这样一种技术，它通过在多个相关任务上学习，使得模型能够在面对新任务时实现快速
深入浅出Meta Learning - 让机器学会如何去学习
Mlooker的博客
05-21 3万+
主要看点这篇文章力求将我们从那些对AI空洞的幻想以及抽象的预测中带回到这片领域现在的真实情景中：在这里我们将分享这片领域的辉煌之处, 探讨其局限性, 并分析我们离鲁棒的多任务智能还有多远。Meta学习的初衷十分令人着迷：不仅仅构建能够学习的机器, 更重要的是让它学会如何去学习。这也就意味着Meta学习得到的算法能够依据自己表现的反馈信号及时地调整其结构和参数空间, 进而能够在新环境中通过累计经验提...
元学习(Meta-Learning) 综述及五篇顶会论文推荐
VIEO
05-07 2万+
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 元学习(Meta-Learning) 综述及五篇顶会论文推荐 原创：专知 【导读】MetaLearning元学习或者叫做Learn...
Meta-learning（元学习）和 3D-CNN 总结
十一的博客
08-17 1万+
Meta-learning and 3D-CNN 总结 Meta-learning Meta-learning（元学习）方法是近期的研究热点，加州伯克利大学在这方面做了大量工作。这周阅读了相关论文，总结一下自己的知识。 论文题目： 1.Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks ； 2.One-S...
Few-shot learning（少样本学习）和 Meta-learning（元学习）概述
热门推荐
CaoChengtai的博客
06-18 7万+
目录（一）Few-shot learning（少样本学习）1. 问题定义2. 解决方法2.1 数据增强和正则化2.2 Meta-learning（元学习）（二）Meta-learning（元学习）1. 学习微调 (Learning to Fine-Tune)2. 基于 RNN 的记忆 (RNN Memory Based)3.度量学习 (Metric Learning)4.方法简单比较5.未来方向5...
Meta-Learning（0）
ML_amateur的博客
11-17 2964
近一段时间来，元学习（Meta-Learning）在深度学习领域获得了广泛的关注。与大部分其他的机器学习算法相比，元学习最突出的特点是“Learning to Learn”,它是要“学会如何学习”，即用机器学习的方法去学习训练方法。 Meta-Learning已经成为继Reinforcement Learning（增强学习）之后又一个重要的研究分支。对于人工智能的理论研究，呈现出了Artifici...
一文概述 2018 年深度学习 NLP 十大创新思路
测试0901-1
01-05 482
雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：Sebastian Ruder 是一位 NLP 方向的博士生、研究科学家，目前供职于一家做 NLP 相关服务的爱尔兰公司 AYLIEN，同时，他也是一位活跃的博客作者，发表了多篇机器学习、NLP 和深度学习相关的文章。最近，他基于十几篇经典论文盘点了 2018 年 NLP 领域十个令人激动并具有影响力的想法，并...
【Meta Learning学习笔记】Meta Learning详解
a312863063的博客
06-07 3万+
完整笔记：www.gwylab.com/note-meta_learning.html —————————————————————————————————— 前言 · 为何要研究Meta Learning？ 尽管我是研究生成模型的，但是最近对于meta learning产生了强烈的兴趣。理由在于，GANs本身是一个特别吃数据集的模型，从某种意义上来说，数据集的好坏对最后生成效果的影响，不...
元学习概述（Meta-Learning）
一只攻城狮的博客
01-14 3万+
转载自： 凉爽的安迪-深度瞎学 一文入门元学习（Meta-Learning） 写在前面：迄今为止，本文应该是网上介绍【元学习（Meta-Learning）】最通俗易懂的文章了（ 保命），主要目的是想对自己对于元学习的内容和问题进行总结，同时为想要学习Meta-Learning的同学提供一下简单的入门。笔者挑选了经典的paper详读，看了李宏毅老师深度学习课程元学习部分，并附了MAML的代码。为了通俗易懂，我将数学推导和工程实践分开两篇文章进行介绍。如果看不懂，欢迎来捶我（ ）~~如果大家觉得有帮...
Zero-Shot Learning - The Good, the Bad and the Ugly全文翻译（结合原文享用）
weixin_40015791的博客
03-26 2839
Zero-Shot Learning - The Good, the Bad and the Ugly 原文链接：https://arxiv.org/abs/1703.04394 配合享用，翻译有问题的地方请多多指教 Zero-short Learning – 优点，缺点和丑陋 摘要 由于zero-shot learning的重要性，最近提出的方法的数量大幅度...
metalearning实战
最新发布
03-14
参考 IEEE 发表的相关工作《Meta-GENE》，其中描述了一种基于元学习的智能故障诊断框架。读者可以根据论文中的伪代码尝试构建自己的解决方案[^5]。 --- #### 注意事项 在实施上述案例时需要注意以下几点： - 数据...
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