深度学习课程笔记（十七）Meta-learning (Model Agnostic Meta Learning)

最新推荐文章于 2024-10-05 09:28:59 发布

转载最新推荐文章于 2024-10-05 09:28:59 发布 · 211 阅读

文章标签：

#人工智能

本文介绍了Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)的概念及其应用，并提供了相关的论文链接及PyTorch和TensorFlow实现代码的资源。MAML是一种有效的元学习方法，能够使模型快速适应新任务。

部署运行你感兴趣的模型镜像

深度学习课程笔记（十七）Meta-learning (Model Agnostic Meta Learning)

2018-08-09 12:21:33

The video tutorial can be found from: Model Agnostic Meta Learning

Paper: https://arxiv.org/pdf/1703.03400.pdf

pyTorch Implementation:

　　1. https://github.com/dragen1860/MAML-Pytorch

　　2. : https://github.com/tristandeleu/pytorch-maml-rl

TensorFlow Implementation: https://github.com/cbfinn/maml

=============================================================

待更新、、、

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch

Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

关注博主即可阅读全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_33888907

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

《Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks》论文翻译笔记

seeker的博客

06-07

3974

此篇文章是对论文 Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks的纯翻译，英语水平有限，很多地方是直接翻译，有不对的地方还请大家指正。之后会出一篇详细的讲解版本，敬请期待。。。摘要这篇文章提出一个模型无关的元学习算法，该算法适用于任何一个可使用梯度下降更新训练的模型，并且可用于分类、回归、强化学习等场景。元学习的目标是在大量不同的任务上预先训练出一个模型，用这个模型可以在新任务的少量样本上进行训练。本文提出的方法中，.

【Deep Learning】Meta-Learning：训练训练神经网络的神经网络

Deep_Thinking的博客

06-22

1762

本文简单介绍了两类与Learn to Learn有关的问题元学习（Meta-Learning）或少样本学习（Few-Shot Learning）少样本学习在大模型强大的Few-Shot能力下已经成为主流，在很多下游任务上大放异彩。Learn to learn nerual network by nerual network：即通过神经网络来优化训练神经网络的过程由于效率不高，再套一层娃（Learn to learn to learn）的效果也并不好。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Model-Agnostic Meta-Learning for Relation Classification with Limited Supervision论文解读（将元学习应用于自然语言处理）

migue_math

04-11

679

元学习在图像分类任务上取得了长足的进展，但是在自然语言处理领域却鲜有研究。本文对MAML进行了改编，并将改编后的方法应用于自然语言处理领域的关系分类任务。贡献点提出了应用于自然语言领域中关系分类任务的元学习方法。 1 引言关系分类是指判别出两个实体之间存在的关系，它的下游有许多人工智能应用，包括问答，知识库和网络搜索。长期以来进行关系分类任务上的方法都依赖于大量的标记数据，但是很多时候标...

Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

08-15

Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

MAML: Model-Agnostic Meta-Learning

John的博客

06-13

785

Model-Agnostic Meta-Learning （MAML）模型介绍及算法详解: https://zhuanlan.zhihu.com/p/57864886

Model-Agnostic Meta-Learning （MAML）模型介绍及算法详解

bbbeoy的专栏

08-18

1076

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57864886 https://zhuanlan.zhihu.com/p/66926599 https://blog.youkuaiyun.com/liz_Lee/article/de https://zhuanlan.zhihu.com/p/114184963tails/100031322

MAML Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks学习笔记.docx

02-20

MAML Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks学习笔记元学习是一种机器学习算法，它可以让模型在新的任务中快速学习和适应，仅使用少量的训练样本。元学习的目标是使用大量的学习任务...

Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks Chelsea 论文笔记

qq_30146937的博客

03-24

471

前言本文提出了一种元学习算法，它与模型无关并且通用性很强，可以直接应用到各种由梯度下降训练的模型上，并且适用于很多学习问题，包括分类，回归和强化学习。本文提出的算法的关键思想是训练模型的初始化参数，这样当模型在处理来自一个新任务的少量数据时，通过一次或几次梯度更新后，模型就能在新任务中表现出较好的性能。本文的元学习算法有以下特点：不同于以往的元学习方法需要学习更新函数或更新规则，本文的方法既...

metalearning-slides.pdf

06-11

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 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

论文阅读笔记《Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks 》

深视

05-07

3537

核心思想本文提出一种颇具野心的元学习算法用于解决小样本学习任务，题目中涵盖了三个关键词Model-Agnostic——无模型限制的，即该算法可以应用于多种类型的网络模型和任务类型；Meta-Learning——元学习，即该算法不是学习得到一种具体的模型，而是学习如何进行学习（learn to learn）；Fast Adaptation——快速适应，即该算法能够在少量样本，有限迭代次数条件下...

深度学习新手入门课

GitChat

05-16

2696

课程介绍伴随人工智能时代的到来，越来越多的人开始关注深度学习，且希望能够入行深度学习，其中不乏一些行业小白、非计算机专业的人士。本达人课，共计11篇文章，涵盖了入行深度学习所涉及到的大多数疑问，以及行业介绍、前景展望和实战 Demo，作者希望通过最朴实、通俗的语言，从一个入门者的角度，分享自己曾经遇到的那些坑和学习经验，帮助那些希望转行、找不到方向的朋友走进深度学习的世界。本课程共包含三大部...

深度学习课程-第一课-深度学习简介

热门推荐

一行玩python

05-28

3万+

ICML2019 meta-learning tutorial

yaoxunji的博客

08-25

479

Youtube视频地址：https://youtube.videoken.com/embed/DijI4XrhqNo b站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1j7411n7n4?from=search&seid=7394235857283201754 PPT地址：https://download.youkuaiyun.com/download/yaoxunji/12746558

Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks相关

VIEO

06-01

536

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 论文翻译：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41803874/article/details/91454944 The vi...

Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks||论文阅读

VIEO

06-11

3506

摘要文章提出了一个与模型无关的元学习模型，该模型是良好的任务通用算法，与各种梯度下降法以及各种学习问题如分类、回归、强化学习都能兼容。文章解释元学习的目标是：在一系列学习任务中训练一个模型，这个模型能仅用少量几个样本就能学会解决新任务。本文提出的方法，模型参数被显性的训练（explicitly trained），面对新任务只需要少量样本以及少量梯度更新步骤就能在新任务表现良好。事实上，本文学习了...

Model-Agnostic Meta-Learning

05-20

Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) is a meta-learning algorithm that aims to learn a good initialization of a model such that it can quickly adapt to new tasks with few examples. The basic idea ...