Метаобучение простыми словами «Обучение обучению» - одна из быстрорастущих областей исследований в области искусственного интеллекта, в частности обучения с подкреплением. Традиционные архитектуры глубокого обучения, такие как DNN, CNN и RNN, определены или построены так, чтобы хорошо работать для конкретной задачи. Другими словами, они необходимы для оптимизации параметров (весов и смещений), учитывая, что обучающие данные установлены для конкретной задачи. Идея метаобучения состоит в..

Машинное обучение изменило правила игры в мире технологий, позволив нам делать интеллектуальные прогнозы, автоматизировать процессы принятия решений и анализировать сложные наборы данных. Однако традиционные алгоритмы машинного обучения требуют огромных объемов размеченных данных для обучения, что делает их неэффективными в сценариях, когда данные скудны, дороги в получении или строго конфиденциальны. Парадигмы машинного обучения с эффективным использованием данных решают эту проблему,..

ЦЕЛЬ :- «Осознание неопределенности» Насколько мы не уверены в наших прогнозах, учитывая данные обучения? [Полезно для активного обучения и обучения с подкреплением; который явно пытается уменьшить это] Мы знаем, что задачи метаобучения должны иметь общую «структуру» для эффективного метаобучения. Хорошим определением «общей структуры» может быть то, что задачи имеют некоторую общую скрытую информацию/переменную θ, которая влияет на распределение специфичных для задачи скрытых..

"Машинное обучение" Как обучить MAML (метаобучение, не зависящее от модели) Подробное объяснение MAML и многого другого Вступление M одель- A гностический M эта- L заработок (MAML) становится все более популярным в область метаобучения, так как она впервые была представлена ​​Финном и др. в 2017 году. Это простой, общий и эффективный алгоритм оптимизации, который не накладывает никаких ограничений на архитектуру модели или функции потерь. В результате его можно..

Быстрое обучение - это захватывающая область машинного обучения, цель которой - сократить разрыв между машиной и человеком в сложной задаче обучения на нескольких примерах. В моем предыдущем посте я представил высокоуровневое резюме трех передовых работ по изучению с несколькими выстрелами - я предполагаю, что вы либо читали это, либо уже знакомы с этими статьями, либо находитесь в процессе их воспроизведения. В этом посте я расскажу вам о своем опыте воспроизведения результатов этих..

Мета-обучение - это обучение, чтобы учиться . Обычно применяемые для настройки гиперпараметров , недавние приложения начали сосредотачиваться на быстром обучении . Прежде чем мы рассмотрим два новых метода достижения этой цели, давайте разберемся с некоторыми ключевыми аспектами проблемы. В качестве руководящего примера мы сосредоточимся на нашей способности улавливать новые слова на каком-то известном нам языке . I) Поведенческие изменения после нескольких проб Люди..