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Meta-Learning相关介绍
最新推荐文章于 2025-11-23 17:56:55 发布
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#深度学习

此博客围绕Meta - Learning展开，虽未详细阐述其内容，但表明是一篇优质博客，Meta - Learning与深度学习相关，在信息技术领域有重要意义。
Reza.
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meta learning（李宏毅
linyuxi_loretta的博客
11-13 1253
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、
Meta Learning（李宏毅老师系列）
Moliay的博客
08-16 1236
Meta v.s. Domain adaptation：Meta中不同的task看做是不同的Domain，那么可以将Meta看做是Domain adaptation的一种方法。将该“学习算法”在所有的“学习任务”上的损失求和，得到total loss。“学习算法”也可以看做一个函数F，它的输入是训练数据，输出是model。最终我们真正关心的是，在“测试任务”上，学习算法。用在在测试任务的测试数据上，可以得到想要的结果。，利用某个任务的训练数据进行训练，得到模型。根据学习内容不同，将元学习的具体方法进行。
【Meta Learning学习笔记】Meta Learning详解
热门推荐
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...
Meta-Learning数学原理
逐梦苍穹的博客
09-18 1341
Meta-Learning数学原理
MAML: meta learning 论文分析
qq_36213248的博客
12-12 3190
https://zhuanlan.zhihu.com/p/57864886 一、Meta-Learning 简述 Meta-Learning（即元学习）是最近比较火的研究方向，其思想是learning to learn(学会学习)。Meta-Learning面向的不是学习的结果，而是学习的过程。其学习不是一个直接用来预测的数学模型，而是学习“如何更快更好地学习一个数学模型”。Meta-Lear...
元学习Meta-Learning
逐梦苍穹的博客
09-08 4986
元学习Meta-Learning
Meta-learning综述
Iron_lyk Blog
05-12 1811
本文首先回顾了监督、无监督、弱监督学习方法的联系和区别，并进一步回顾了域偏移、域适应、域泛化和迁移学习的定义，以及详细介绍了小样本学习（Few-shot Learning），最后全面了解元学习，并比较了它与传统机器学习的相同与区别。
meta learning
u014765410的博客
09-03 376
meta learning在 少量数据集上 可以达到很好的效果，其目标主要是 通过 对traindata的探索，从而制定出适合的学习策略。简而言之，meta learning要做的事就是 学习如何去学习。 meta learning将传统GANs的训练过程由：设计模型–>寻找数据–>验证模型(用数据去匹配模型)，更改为了：寻找数据–>设计模型–>验证模型(用模型去匹配数据)...
Meta Learning 元学习
学习 & 分享 ~
09-27 3102
1. 元学习概述 Meta 的含义 从 Machine Learning 到 Meta-Learning Single-Task Meta-Learning（单任务元学习） Multi-Task Meta-Learning（多任务元学习） 2. 元学习过程 3. 元学习方法论
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
MetaLearning-TF2.0：带有Tensorflow 2.0的元学习框架
02-14
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/...
元学习综述，meta learning，A Survey of Zero-Shot Learning + poster
07-09
元学习，又称Meta-Learning，是一种机器学习方法，旨在通过在不同任务或环境中学习到的通用知识，使模型能够快速适应新的、未见过的任务。这种技术尤其受到关注，因为它能够解决传统机器学习方法中需要大量标注数据...
metalearning_tutorial.pdf
08-25
元学习（Meta-Learning）是机器学习领域的一个重要分支，特别是在深度学习和人工智能研究中占据着核心地位。元学习的主要目标是使机器学习系统能够快速适应新的任务或环境，即使在数据量有限的情况下也能实现高效的...
美联储“鹰派信号脉冲“下黄金价格下跌60美元——基于LSTM-GARCH模型的波动率聚类与跨市场风险传导机制
11-20 1098
本文通过机器学习驱动的时序预测模型，结合自然语言处理技术解析美联储会议纪要文本，分析黄金价格在4132美元的动态回撤60美元机制，重点考察货币政策信号、市场情绪指标与宏观经济数据的交互影响。
Week 26: 深度学习补遗：LSTM 原理与代码复现
最新发布
MCHacker的专栏
11-23 715
本周对 LSTM模型利用PyTorch进行了复现，将其实现与数学形式进行了逐条对应，清晰、重点地理解门控机制与细胞状态与其在时序场景下的应用。在 2017 年 Transformer 架构（Attention 机制）横空出世之前，LSTM 曾是序列建模（NLP、语音、时序）的绝对王者。而在 2025 年的今天，它不再是唯一的 SOTA，但依然是非常棒的轻量级选择。本周阅读了一些时序预测领域的工作，发现LSTM在时序预测领域仍然相当活跃，在本周对LSTM进行了数学原理的复习、代码的简单复现和其应用场景的分析。
【Python TensorFlow】CNN-BiLSTM时序预测 卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络组合模型（附代码）
vvoennvv的博客
11-19 488
本文提出了一种结合CNN与BiLSTM的混合神经网络模型（CNN-BiLSTM）用于多特征时序预测。该模型通过一维卷积提取局部时间特征，双向LSTM捕获长期依赖关系，实现了多步预测能力。算法流程包括数据预处理、网络构建（含卷积层、池化层、双向LSTM层）、模型训练（采用Adam优化器和MSE损失函数）及评估。实验采用电力负荷或风电场功率数据，通过滑动窗口构造样本并进行归一化处理，支持多输入多步预测。代码提供详细注释，可直接替换CSV/Excel数据集运行，包含完整的训练测试集划分和评估流程。
深度学习理论与实战：用生活案例理解回归模型
2501_92613722的博客
11-20 935
本文通过生活化案例通俗讲解四种基础机器学习模型：线性回归（预测连续值，如身高体重）、多项式回归（拟合曲线数据，如学习时间与分数）、Logistic回归（二分类问题，如水果分类）以及梯度下降优化算法。文章强调从生活场景理解核心逻辑：画直线拟合数据、添加高次项使直线弯曲、绘制分界线区分类别，并通过代码示例展示模型训练过程。建议读者先运行线性回归代码观察误差变化，再逐步尝试更复杂模型，重点在于建立直观理解而非死记公式。
李沐动手学深度学习笔记（2）---卷积神经网络
2301_80484013的博客
11-23 796
定义： 是 PyTorch 所有神经网络层、模型的基类（base class）。 所有的网络层（Linear、Conv2d、RNN等）以及你自己写的自定义网络，都必须继承它。特点：举例： Block（块，结构单元） 定义： Block 并不是 PyTorch 中的一个正式类名，而是我们在设计网络时人为定义的中间层次结构。 它是由若干 组成的一个子结构。用途：举例（ResNet 残差块）： Sequential（顺序容器） 定义： 是 的一种特殊子类，用来按顺序堆叠层，让代码更简洁。特点：
更换适配python版本直接进行机器学习深度学习等相关环境配置(非仿真环境)
qq_42217078的博客
11-23 208
​ 上一篇 最新的python3.14版本下仿真环境配置深度学习机器学习相关 在仿真环境下配置的 ，但是运行效率没有直接合适版本的快，故而重新配置 ​至此环境已完全配置就绪，可直接用于机器学习、深度学习、数据可视化等各类开发场景！ 整理不易，诚望各位看官点赞 收藏 评论 予以支持，这将成为我持续更新的动力源泉。若您在阅览时存有异议或建议，敬请留言指正批评，让我们携手共同学习，共同进取，吾辈自当相互勉励！
metalearning
09-18
Metalearning，也被称为元学习、学习到学习，指的是一种关注学习本身的学习方法和技术。它致力于提高学习效果和效率，帮助个体更好地适应新的学习任务和环境。 Metalearning的研究内容主要包括两个方面：学习算法和...
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