Meta Learning論文與方法總結

時間 2021-01-01

標籤 Meta learning 機器學習深度學習元學習神經網絡欄目 HTML5 简体版

原文原文鏈接

Meta Learning Machine learning可以理解爲根據數據找一個函數f的能力，Machine Learning通過訓練數據讓模型能夠學習到某種抽象的規律或概念，而Meta Learning可以理解爲根據數據找一個函數f的函數F的能力，通過訓練任務集讓模型更加精通如何去學習。 Meta Learning Baseline MANN，Siamese Network，Matching

>>阅读原文<<

1. Meta Learning總結
2. 論文筆記--Meta learning with implicit gradient
3. Meta-Learning: A Survey||論文閱讀
4. Meta-learning（元學習）和 3D-CNN 總結
5. meta標籤使用方法總結
6. 《Wide & Deep Learning for Recommender Systems》論文總結
7. Neural Architecture Search with Reinforcement Learning論文總結
8. 論文閱讀筆記 Meta-Learning for Batch Mode Active Learning
9. Learning to Learn: Meta-Critic Networks for Sample Efficient Learning||論文講解
10. 論文閱讀筆記《Deep Meta-Learning: Learning to Learn in the Concept Space》
更多相關文章...
• Rust 文件與 IO - RUST 教程
• Scala 方法與函數 - Scala教程
• 算法總結-回溯法
• 算法總結-雙指針

相關標籤/搜索

Meta-learning

方法總結

最新文章

1. 字節跳動21屆秋招運營兩輪面試經驗分享
2. Java 3 年，25K 多嗎？
3. mysql安裝部署
4. web前端開發中父鏈和子鏈方式實現通信
5. 3.1.6 spark體系之分佈式計算-scala編程-scala中trait特性
6. dataframe2
7. ThinkFree在線
8. 在線畫圖
9. devtools熱部署
10. 編譯和鏈接

本站公眾號

歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息

1. Meta Learning總結
2. 論文筆記--Meta learning with implicit gradient
3. Meta-Learning: A Survey||論文閱讀
4. Meta-learning（元學習）和 3D-CNN 總結
5. meta標籤使用方法總結
6. 《Wide & Deep Learning for Recommender Systems》論文總結
7. Neural Architecture Search with Reinforcement Learning論文總結
8. 論文閱讀筆記 Meta-Learning for Batch Mode Active Learning
9. Learning to Learn: Meta-Critic Networks for Sample Efficient Learning||論文講解
10. 論文閱讀筆記《Deep Meta-Learning: Learning to Learn in the Concept Space》

>>更多相關文章<<