【李宏毅2020 ML/DL】補充：Meta Learning - Gradient Descent as LSTM

時間 2021-01-02

標籤李宏毅深度學習深度學習人工智能機器學習元學習 LSTM 欄目 HTML5 简体版

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我已經有兩年 ML 經歷，這系列課主要用來查缺補漏，會記錄一些細節的、自己不知道的東西。本次筆記補充視頻 BV1JE411g7XF 的缺失部分。上節課李老師講了元學習中的參數初始化方法：MAML 與 Reptile 。本節課內容爲 Gradient Descent as LSTM 。在 B 站搜索 meta 與 lstm 即可找到視頻。本節內容 30 分鐘左右。注意：本節討論的是「元學習」，我

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