論文閱讀筆記《Meta-Learning with Temporal Convolutions》

核心思想   本文采用元學習的方式解決小樣本學習問題，本文提出的算法是對任務不限制的，因此可以在分類、迴歸和強化學習等多個領域使用；其次本文是對序列輸入做處理，但是卻沒有采用常見的RNN結構，而是基於時間卷積（Temporal Convolution）同時感知當前時刻的輸入和之前所有時刻的輸入，得到輸出結果。作者認爲傳統的RNN結構只能通過隱藏層沿着時間前向傳遞信息，這種時間上的線性依賴限制了網絡

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