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换句话说，在MAML这篇论文中，是看这组参数在更新一次后的模型参数在测试集上能够表现多好，而不是训练期间能够多好，这种潜力也与元学习的大目标相符，即Learntolearn学会如何学习从而具备某种学习能力或学习技巧，可以在新的任务上快速学习。
上一篇博客是对这篇论文的纯翻译，这次来讲解下这篇论文是怎么做meta-learning的，这篇论文是2017年发表在ICML会议的，算是optimizationbased这个方向的开篇之作，后续的一些文章都有借鉴此论文的idea。而且这篇论文的思想很简单，但…
论文阅读笔记《OnFirst-OrderMeta-LearningAlgorithms》核心思想??本文是在MAML的思路上进一步改进，提出一种基于参数优化的小样本学习算法Reptile。首先我们一起回忆一下MAML是如何进行元学习的，在之前的文章中，我们有提到MAML的...
本文对本次接收的元学习论文进行了梳理和解读。2019年NeurIPS将于12月8日至14日在加拿大温哥华举行。NeurIPS今年共收到投稿6743篇，其中接受论文1429篇，接受率达到了21.1%。作为人工智能领域的年度盛会，每年人工智能的专家学者以及...
??本文整理了近些年来有关小样本学习的经典文章，并附上了原文下载链接以及论文解读链接。文末有我个人公众号“深视”的二维码链接，关注公众号回复“小样本学习...
元强化学习迎来一盆冷水：不比元Q学习好多少.本文介绍了一种新的元-Q学习（Meta-Q-Learning，MQL）算法，这是一种新的用于元强化学习的离线策略算法。.元-Q学习主要基于以下3个朴素思想：.第三，更新离线策略以不断调整新任务的策略，可循环利用来自元训练...
和论文一起，Lake还公布了Omniglot数据集，这个数据集是MNIST的“转置”，共计1623类字符，每类包含20个样本。很快，紧随2016年ICML的论文，出现了两种深度学习模型，它们使用的是记忆增强神经网络和顺序生成模型，这表明，深度模型通过少量例子学会学习是可能的，虽然还没有达到人类的…
本文整理了近些年来有关小样本学习的经典文章，并附上了原文下载链接以及论文解读链接。关注公众号“深视”，回复“小样本学习”，可以打包下载全部文章。该文我会持续更新，不断增添新的文章和相关解读，大家可以收藏关注一下。
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