摘要:我们提出了一种不依赖模型的元学习算法,它与任何梯度下降训练的模型兼容,适用于各种不同的学习问题,包括分类.回归和强化学习.元学习的目标是在各种学习任务上训练一个模型,这样它只需要少量的训练样本就可以解决新的学习任务.在我们的方法中,模型的参数被显式地训练,使得少量的梯度步骤和少量的来自新任务的训练数据能够在该任务上产生良好的泛化性能.实际上,我们的方法训练模型易于微调.结果表明,该方法在两个few shot图像分类基准上都取得了最新的性能,在少镜头回归上取得了良好的效果,并加速了基于神经网…

from:http://www.zhihu.com/question/19606660 知乎 Linux 内核学习的经典书籍及途径?修改 修改 写补充说明 举报   添加评论 分享 • 邀请回答   按票数排序按时间排序 18 个回答 什么是答案总结? 答案总结 修改 赞同78 反对,不会显示你的姓名 时成,Emacser 收起 源潮.蒋凌.高益达 等人赞同 说说我们以前的培训经验.先看Unix内核相关的书籍,了解内核的经典实现方法,然后再结合源码去研究Linux内核.这样做的原因是避免从一开始…

目录 元学习(Meta-learning) 元学习被用在了哪些地方? Few-Shot Learning(小样本学习) 最近的元学习方法如何工作 Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) 元学习(Meta-learning) 智能的一个关键方面是多功能性--做许多不同事情的能力.当前的AI系统可以做到精通于某一项技能,但是,如果我们要求AI系统执行各种看似简单的问题(用同一个模型去解决不同问题),它将会变得十分困难.相反,人类可以明智地利用以往经验并采取行动以适应各…

目录 论文信息 Nichol A , Achiam J , Schulman J . On First-Order Meta-Learning Algorithms[J]. 2018. 一.摘要 本文主要考虑元学习问题,即存在一个任务分布(a distribution of tasks),从这个分布中抽取许多任务来训练元学习模型(或代理),使其在处理从这个分布中抽取的以前从未遇到过的任务时能更快的学习(即表现得更好). 本文通过分析一系列仅在元学习更新(meta-learning update)…

目录 论文信息: Finn C, Abbeel P, Levine S. Model-agnostic meta-learning for fast adaptation of deep networks[C]//Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning-Volume 70. JMLR. org, 2017: 1126-1135. 一.摘要 元学习的目标是在各种学习任务上训练一个模型,这样它就可以使用…

学界 | 华为诺亚方舟实验室提出新型元学习法 Meta-SGD ,在回归与分类任务中表现超群 机器之心发表于机器之心订阅 499 广告关闭 11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 选自arXiv 机器之心编译 参与:Smith 从小数据中进行学习和调整的能力对于智能化来说是至关重要的,然而,我们现有的深度学习方面的成功则需要高度依赖大量标注数据.最近,华为公司诺亚方舟实验室的几名研究员提出了一种新型优化器 Meta-SGD,它非常易于训练,而且比其它元学习方法…

Goals for the lecture: Introduction & overview of the key methods and developments. [Good starting point for you to start reading and understanding papers!] 原文链接: 目录 Probabilistic Graphical Models | Elements of Meta-Learning 01 Intro to Meta-Learning…

强化学习入门最经典的数据估计就是那个大名鼎鼎的  reinforcement learning: An Introduction 了,  最近在看这本书,第一章中给出了一个例子用来说明什么是强化学习,那就是tic-and-toc游戏, 感觉这个名很不Chinese,感觉要是用中文来说应该叫三子棋啥的才形象. 这个例子就是下面,在一个3*3的格子里面双方轮流各执一色棋进行对弈,哪一方先把自方的棋子连成一条线则算赢,包括横竖一线,两个对角线斜连一条线. 上图,则是  X 方赢,即: reinforc…

深度学习与计算机视觉(11)_基于deep learning的快速图像检索系统 作者:寒小阳 时间:2016年3月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50856583 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1.引言 本系统是基于CVPR2015的论文<Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval>实现的海量数据下的基于内容图片检索系统,250w…

论文名称:MetaPruning: Meta Learning for Automatic Neural Network Channel Pruning 论文地址:https://arxiv.org/abs/1903.10258 开源代码:https://github.com/megvii-model/MetaPruning 目录 导语 简介 方法 PruningNet Training Pruned-Network Search 实验 Comparisons with state-of-the…