Meta Learning-MAML & Life Long Learning

最新推荐文章于 2025-06-04 23:56:57 发布
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文章标签： 深度学习 机器学习
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Meta Learning
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Omniglot – Few-shot Classification
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MAML
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Reptile
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Elastic Weight Consolidation (EWC)
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在这里插入图片描述Gradient Episodic Memory (GEM)
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qq_30011515
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基于MetaLearning的终身学习方法
AI天才研究院
04-14 706
非常感谢您的详细要求和信任。作为一位世界级人工智能专家,我将本着严谨认真的态度,全力以赴完成这篇技术博客文章。我会遵循您提出的各项要求和约束条件,以逻辑清晰、结构紧凑、简明易懂的专业语言,为读者呈现一篇有深度、有思考、有见解的优质内容。 基于Meta-Learning的终身学习方法
李宏毅机器学习之Life Long Learning
loserChen的博客
06-16 6335
李宏毅机器学习之Life Long Learning Life-long Learning需要解决的问题 Knowledge Retention 学习完任务2后任务1的正确率下降了 如果一起学，可以学的很好，为什么分开学，就乱了，Catastrophic Forgetting EWC 核心思想：在二次训练的时候，之前比较重要的参数尽量不要去改 theta1 在平原上，所以变化对任务1的影...
深度学习(18): Meta Learning& Life Long Learning
JJJJJJames的博客
01-23 705
Meta learning meta learning= learn to learn 机器学习了语音和影响辨识后，它可以做text classification life-long：one model for all the tasks Meta：How to learn a new model（每一个任务任然有自己的model） 机器学习 在meta learning中 把训练过程也当作function，输入资料，得到的就是新的function。 Meta vs machine Machin
学习让机器学会学习-Meta Learning课程笔记-1
百川的博客
10-08 1069
来源于李宏毅老师机器学习课程，笔记是其中meta learning部分，few-shot learning学习也可以观看此部分课程。 课程主页：http://t.cn/Exykrk9 video: http://t.cn/ExykrkC bilibili：https://www.bilibili.com/video/BV1Gb411n7dE?p=32
2020李宏毅学习笔记——62.Meta Learning - MAML
weixin_44554337的博客
07-19 1831
1.概念： 什么是meta learning：学习如何去学习 例子： 机器学习了一堆任务后，再过去经验上，成为一个更好的学习者 比如做语音辨识，图像辨识后，学习文字分类更快 life-long和meta-learning的区别： life-long是一个模型一直学习 meta不是一个模型，而是学会更好的学习 2.meta-learning 在meta-learning中，把学习算法也当作一个函数F，吃进去的是训练资料，吐出来另外一个function 可以视为 区分machine learning和meta
机器学习笔记14_Life long learning& meta learning
爱技术的小白
03-29 1674
本文是李宏毅机器学习的笔记，这是第十二节，介绍了域适应和网络压缩技术。 文章目录1. Life Long LearningCatastrophic Forgetting2. Meta Learning 1. Life Long Learning Life Long Learning就是让机器可以持续学习，能处理各种各样的任务。 也就是模型通过不断看新的资料，得到反馈，然后更新自身，变得更厉害，能处理更多事情。 但是我们发现，机器学完一个任务之后，再去学另一个任务，那第一任务就会被遗忘，而且这与模型自身的能
meta-learning（元学习）是什么？
Drug discovery
08-25 5014
什么是元学习？
meta learning（李宏毅
linyuxi_loretta的博客
11-13 1185
meta 元meta learning： learn to learn 学习如何学习大部分的时候deep learning就是在调hyperparameter、调hyperparameter真的很烦，决定什么network的架构啊、决定learning rate啊等等、实际上没有什么好方法来调这些hyperparameter、今天业界最常拿来解决调hyperparameter的方法呢就是买很多张gpu了、
元学习（Meta-Learning）介绍
hzp666的博客
04-03 860
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（ ）~~
深入浅出元学习-拆解MAML和Reptile算法「Meta-learning」「AI核心算法」
九三智能控
11-26 3189
关注：决策智能与机器学习，深耕AI脱水干货作者：郑思座来源：知乎专栏地址：https://www.zhihu.com/column/c_1068928500529958912转载请联...
Python实现P-PSO优化算法优化循环神经网络LSTM分类模型项目实战
张陈亚的博客
05-31 931
【摘要】本项目提出一种基于改进粒子群算法(P-PSO)优化LSTM神经网络的分类模型。针对传统LSTM训练中易陷入局部最优等问题，采用带压缩因子的PSO算法优化网络初始参数，提升模型性能。实验使用包含10个特征和2000条样本的数据集，经过数据预处理和探索性分析后，构建P-PSO-LSTM模型。结果表明，优化后的模型在测试集上准确率达95%，F1分数为0.9533，显著优于基准模型。该方法有效解决了LSTM训练过程中的参数敏感问题，为序列分类任务提供了可靠解决方案。完整数据和代码可通过文末方式获取。
深度学习教学目录
FJN110的博客
05-30 656
深度学习课程：面向计算机视觉、深度学习小白，本产品包含但不限于以下文档 一、环境配置详解，全平台支持 提供Windows、Linux、树莓派、瑞芯微板（RK）等多平台下的PyTorch与TensorFlow环境配置教程，图文并茂，细致入微，确保每一位学习者都能顺利完成环境搭建。 同时，文档中还详细讲解了服务器部署、AI大模型运行、Docker容器配置、VNC远程连接等高级内容，适用于科研和生产环境。
NLP学习路线图（二十三）：长短期记忆网络（LSTM）
2501_91516851的博客
06-04 562
长短期记忆网络（LSTM）通过创新的门控机制解决了传统RNN的梯度消失问题。其核心是记忆单元和三个门（遗忘门、输入门、输出门），能够选择性保留长期依赖信息。相比RNN，LSTM的线性信息流使梯度有效传播，门控机制动态调节信息流动。LSTM在文本分类、序列标注、机器翻译等NLP任务中表现优异，并衍生出GRU、双向LSTM等变体。伪代码展示了LSTM单元的基本实现逻辑，包括门控计算和状态更新过程。
PyTorch——优化器(9)
qq_56238664的博客
06-04 81
优化器根据梯度调整参数，以达到降低误差。
正则化-深度学习
FJN110的博客
05-30 153
正则化参数（通常记作 λ\lambdaλ 或 α\alphaα）在机器学习中的作用是通过控制模型的复杂度来防止过拟合。
NLP学习路线图（二十四）：门控循环单元（GRU）
2501_91516851的博客
06-04 559
在自然语言处理（NLP）领域，处理序列数据（如文本、语音、时间序列）是核心任务。传统的前馈神经网络难以有效捕捉序列中的长期依赖关系。循环神经网络（RNN）应运而生，但其存在臭名昭著的梯度消失/爆炸问题，限制了其处理长序列的能力。为了解决这一瓶颈，门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU） 作为一种强大的序列模型变体被提出，它在保持RNN核心思想的同时，显著提升了模型记忆和传递长距离信息的能力。
深度学习中的负采样
2302_76774649的博客
06-04 272
是一种在训练（尤其是在输出类别很多时）中，用来的方法。
【推荐算法】Embedding+MLP：TensorFlow实现经典深度学习推荐模型详解
最新发布
weixin_43988131的博客
06-04 590
Embedding+MLP：TensorFlow实现经典深度学习推荐模型详解
基于CNN的OFDM-IM信号检测系统设计与实现
huanghm88的专栏
05-30 312
基于CNN的OFDM-IM信号检测系统摘要 本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的正交频分复用索引调制(OFDM-IM)信号检测方法。通过构建包含多层卷积、批归一化和ReLU激活的CNN模型，实现了对OFDM-IM信号的端到端检测。系统采用双通道输入处理信号的实部和虚部，并在不同信噪比(SNR)条件下进行性能评估。实验结果表明，CNN检测器在AWGN和瑞利衰落信道中均能有效工作，其误码率性能接近传统ML检测器，同时显著降低了计算复杂度。该方法为5G及未来无线通信系统提供了一种高效可靠的信号检测解决方案。
reptile元学习
09-01
Reptile是一种元学习算法，它的名称来源于原论文中的一种玩笑说法，可能是为了找一个与爬行动物相关的名称而取得。Reptile算法的核心思想是在算法流程的第一步中进行多次更新，并在第三步使用差向量作为更新方向。可以将Reptile视为MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）、模型预训练（model pre-training）和Reptile三者的梯度更新方向的综合。通过理解这些概念，我们可以更容易地理解Reptile元学习算法。 元学习是指学习如何学习的一种方法，也被称为learning to learn。元学习与传统的深度学习、终身学习（life-long learning）和迁移学习有所区别。终身学习的目标是通过学习一个模型来完成所有任务，而元学习是通过掌握其他任务的内在原理来举一反三。换句话说，元学习使我们能够快速学习新任务，就像一个程序员掌握了基本的编程语言后能够迅速掌握新的语言一样。元学习可以被看作是一种更接近人类学习方式的算法，即触类旁通、举一反三。与传统的深度学习方法相比，元学习算法可以节省算力和时间的消耗。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [深入浅出元学习-拆解MAML和Reptile算法「Meta-learning」「AI核心算法」](https://blog.youkuaiyun.com/u9Oo9xkM169LeLDR84/article/details/110211715)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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