Meta-Interpretive Learning元解释学习(一)

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#机器学习 #元解释学习

本文介绍了元解释学习MIL，一种最新的归纳逻辑编程方法。它通过特定的元解释器和给定背景知识来生成假设程序，支持谓词构造及递归概念定义。

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1、元解释学习MIL

元解释学习MIL(Meta-Interpretive Learning)是最新提出的一种归纳逻辑编程ILP(Inductive Logical Programming)方法。


元解释学习通过给定的背景知识BK和实例E以及专用的元解释器诱导生成假设程序，学习过程中支持谓词构造和递归概念的定义。

2、元解释学习MIL框架

3、元解释学习MIL实例


元学习的主流框架：PyTorch和TensorFlow
AI天才研究院
01-05 1165
1.背景介绍 元学习是一种人工智能技术，它旨在帮助机器学习模型在训练过程中更有效地学习。元学习的核心思想是通过学习如何学习，使机器学习模型能够在面对新的任务时更快地适应和掌握。在过去的几年里，元学习已经在许多领域取得了显著的成果，例如自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等。 在元学学习领域，PyTorch和TensorFlow是两个最主流的
【强化学习论文合集】十九.2019国际人工智能联合会议论文(IJCAI2019)
计算机科研杂货铺
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强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。 本专栏整理了近几年国际顶级会议中，涉及强化学习（Reinforcement Learning, RL）领域的论文。顶级会议包括但不限于：ICML、AAAI、IJCAI、NIPS、ICLR、AAMAS、CVPR、ICRA等。
Meta Learning/Learning to learn
芦金宇的专栏
12-02 2778
1 前言 Meta Learning（元学习）或者叫做 Learning to Learn（学会学习）已经成为继Reinforcement Learning（增强学习）之后又一个重要的研究分支（以后仅称为Meta Learning）。
元学习(Meta-learning)的实现原理与方法体系
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主攻大数据 人工智能 物联网 安全 低空经济等方向。mtsc 、gtest特邀分享嘉宾
07-12 463
元学习是"学会学习"的AI范式，使模型能。
Meta Learning
庞琳卓的博客
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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），
Meta_Learning
Multi-Agent_DRL
10-07 239
模型与解释 meta_learning: 输入训练数据, 输出拟合函数()
Meta-learning（元学习）
hxxjxw的博客
08-20 1143
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...
利用在线和离线定性解释案例研究来了解电子采购的有效性-研究论文
05-20
我们的研究基于一个社交媒体讨论案例，并发布了有关政府电子采购在印度尼西亚摄政领域的实施和使用的案例。 我们从电子采购用户的社交媒体交换，帖子以及本地商人和公司发布的对话以及与实施者的离线深入访谈中收集...
An interpretive profile for the slosson intelligence test
06-29
An interpretive profile for the slosson intelligence test AN INTERPRETIVE PROFILE FOE T H E SLOSSON INTELLIGENCE TEST MARK STONE CY'B/McGraw Hill, Chicago The Slosson 1nt)elligence Test (SIT) is...
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12-16
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元学习框架TF 2.0 这是一个框架，可以轻松地将元学习技术应用于不同的数据集。 该存储库涵盖了包括UMTRA在内的几种元学习算法。 有关UMTRA发布期间的存储库，请转到 。 只需单击一下即可读取数据集并生成训练/验证/测试类。 然后将任务提供给元学习算法并运行它，并使用张量板记录训练和验证指标。 最后，您可以评估测试集上的结果。 我们支持用于分类的一系列元学习算法，包括 ， ， ， ， 和 。 我们正在增加更多，并高兴地欢迎新的贡献。 对于数据集，我们支持著名的元学习基准，包括Omniglot，Mini-Imagenet，CelebA。 我们还支持所有数据。 此外，我们支持跨域元学习的数据集：EuroSat，PlantDisease，ISIC，ChestXRay8。 最后但并非最不重要的一点是，您可以在使用Tensorflow 2.0和Keras定义的任何模型上运行算法
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】
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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。
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jzwei023的博客
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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
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目录： meta learning的出现 1.meta learning的出现 Meta Learning，元学习，也叫 Learning to Learn（学会学习）。是继Reinforcement Learning（增强学习）之后又一个重要的研究分支，它的发展历程和动因可以归纳如下图： 举个例子，把棋盘变大之后AlphaGo还能行吗？目前的方法显然是不行的，AlphaGo会立马变成傻...
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元学习（Meta-learning）是指算法能够从过去的经验中总结出一种策略，以帮助其在面对新的任务时能快速地学习。这与传统的机器学习方法有所不同，后者通常依赖于大量的数据来训练模型，而元学习则侧重于如何通过少量的数据实现高效学习。元学习可以被视为一种“学习如何学习”的过程，即模型不仅学习任务本身的规律，还能学习如何利用先前的任务知识来加速当前任务的学习过程。元学习是机器学习领域的一项重要研究方向，它能够使得模型通过学习如何从过去的任务中提取信息，从而在面对新任务时能够快速适应并提高学习效率。
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