地址：

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-4615-5529-2_1

元学习的经典文献：S. Thrun - 1998 - LEARNING TO LEARN: INTRODUCTION AND OVERVIEW的更多相关文章

  1. Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks(用于深度网络快速适应的元学习)

    摘要:我们提出了一种不依赖模型的元学习算法,它与任何梯度下降训练的模型兼容,适用于各种不同的学习问题,包括分类.回归和强化学习.元学习的目标是在各种学习任务上训练一个模型,这样它只需要少量的训练样本就 ...

  2. Linux 内核学习的经典书籍及途径

    from:http://www.zhihu.com/question/19606660 知乎 Linux 内核学习的经典书籍及途径?修改 修改 写补充说明 举报   添加评论 分享 • 邀请回答   ...

  3. 【元学习】Meta Learning 介绍

    目录 元学习(Meta-learning) 元学习被用在了哪些地方? Few-Shot Learning(小样本学习) 最近的元学习方法如何工作 Model-Agnostic Meta-Learnin ...

  4. 【笔记】Reptile-一阶元学习算法

    目录 论文信息 Nichol A , Achiam J , Schulman J . On First-Order Meta-Learning Algorithms[J]. 2018. 一.摘要 本文 ...

  5. 【笔记】MAML-模型无关元学习算法

    目录 论文信息: Finn C, Abbeel P, Levine S. Model-agnostic meta-learning for fast adaptation of deep networ ...

  6. 学界 | 华为诺亚方舟实验室提出新型元学习法 Meta-SGD ，在回归与分类任务中表现超群

    学界 | 华为诺亚方舟实验室提出新型元学习法 Meta-SGD ,在回归与分类任务中表现超群 机器之心发表于机器之心订阅 499 广告关闭 11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等 ...

  7. 卡耐基梅隆大学（CMU）元学习和元强化学习课程 | Elements of Meta-Learning

    Goals for the lecture: Introduction & overview of the key methods and developments. [Good starti ...

  8. 强化学习 reinforcement learning： An Introduction 第一章， tic-and-toc 代码示例 （结构重建版，注释版）

    强化学习入门最经典的数据估计就是那个大名鼎鼎的  reinforcement learning: An Introduction 了,  最近在看这本书,第一章中给出了一个例子用来说明什么是强化学习, ...

  9. 深度学习与计算机视觉(11)_基于deep learning的快速图像检索系统

    深度学习与计算机视觉(11)_基于deep learning的快速图像检索系统 作者:寒小阳 时间:2016年3月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/arti ...

  10. 【模型压缩】MetaPruning：基于元学习和AutoML的模型压缩新方法

    论文名称:MetaPruning: Meta Learning for Automatic Neural Network Channel Pruning 论文地址:https://arxiv.org/ ...

随机推荐

  1. ETL工具-nifi干货系列 第十讲 处理器RouteOnAttribute（数据流路由）

    1.今天我们一起来学习下处理器RouteOnAttribute,此处理器的作用是根据属性值进行路由进而来控制数据流的走向.类似于java中的if-else或者switch-case.如下图所示. Ge ...

  2. 算法金 | AI 基石，无处不在的朴素贝叶斯算法

    大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 历史上,许多杰出人才在他们有生之年默默无闻, 却在逝世后被人们广泛追忆和崇拜. 18世 ...

  3. C#.Net筑基-集合知识全解

    01.集合基础知识 .Net 中提供了一系列的管理对象集合的类型,数组.可变列表.字典等.从类型安全上集合分为两类,泛型集合 和 非泛型集合,传统的非泛型集合存储为Object,需要类型转.而泛型集合 ...

  4. 机器学习（一）——递归特征消除法实现SVM（matlab）

    机器学习方法对多维特征数据进行分类:本文用到非常经典的机器学习方法,使用递归特征消除进行特征选择,使用支持向量机构建分类模型,使用留一交叉验证的方法来评判模型的性能. 构建模型:支持向量机(Suppo ...

  5. PPP协议简介

    转载出处:https://blog.csdn.net/csucxcc/article/details/1684416 PPP(Point-to-Point Protocol)协议是在SLIP的基础上发 ...

  6. 『vulnhub系列』doubletrouble-1

    『vulnhub系列』doubletrouble-1 下载地址 https://www.vulnhub.com/entry/doubletrouble-1,743/ 信息搜集 使用命令,获得存活靶机I ...

  7. 攻防世界——CRYPTO新手练习区解题总结<1>(1-4题)

    第一题base64: 下载附件,得到一个txt文件,打开 得到一串乱码,由题目可知,是base64,解码得到flag 第二题Caesar: 下载附件得到乱码 oknqdbqmoq{kag_tmhq_x ...

  8. 【路径规划】 The Dynamic Window Approach to Collision Avoidance (附python代码实例)

    引用与前言 参考链接 引用参考如下: 博客园解释:https://www.cnblogs.com/dlutjwh/p/11158233.html 这篇博客园写的贼棒!我当时就是一边对着论文一边对着他这 ...

  9. Node.js中的模块

    CommonJS模块 CommonJS是一种规范,它定义了JavaScript 在服务端运行所必备的基础能力,比如:模块化.IO.进程管理等.其中,模块化方案影响深远,其对模块的定义如下: 1,模块引 ...

  10. 详解Web应用安全系列(8)不足的日志记录和监控

    在Web安全领域,不足的日志记录和监控是一个重要的安全隐患,它可能导致攻击者能够更隐蔽地进行攻击,同时增加了攻击被检测和响应的难度.以下是对Web攻击中不足的日志记录和监控漏洞的详细介绍. 一.日志记 ...