这一人类智能和 AI 的差异就导致了 meta-learning 的产生。 meta-learning 也叫 learning to learn，就是学会学习，其实想法很早就有了，大概上世纪 90 年代，因为 人工智能要普世，学会学习是一个很有魅 …

Meta-Learning with Memory-Augmented Neural Networks A Santoro 而这种思想做的更极致的是Meta Net 一个可以把学习直接分为快和慢两部分的框架， 慢速学习的meta learner负责学习建立快速模型需 …

Meta-learning的learn to learn，相比传统的机器学习，进行了一个两层的优化，第一层在trainset上训练，第二层在testset上评测效果。 本文首先从不同角度介绍对meta-learning的理解，然后进一步介 …

元学习 （Meta Learning）或者叫做 “学会学习” （Learning to learn），它是要“学会如何学习”，即利用以往的知识经验来指导新任务的学习，具有学会学习的能力。 元学习的概念、主要方法以及模型等内 …

元学习（Meta Learning）与迁移学习（Transfer Learning）都是机器学习领域中的重要概念，但它们在目的、方法和应用上有显著区别。 以下是对两者的详细分析，涵盖它们的定义、相似之处和不同之处 …

a talk on challenges in multi-task learning and meta-learning (slides here, video here) at the IAS Workshop on New Directions in Optimization Statistics and Machine Learning.

1 前言Meta Learning 元学习或者叫做 Learning to Learn 学会学习 已经成为继Reinforcement Learning 增强学习之后又一个重要的研究分支（以后仅称为Meta Learning）。对于人工智能的理论研究，呈现 …

Aug 23, 2014 · meta-learning即元学习，是机器学习的子领域。主要目标是使自动学习在解决学习问题时变得灵活，从而提高现有学习算法的性能或学习学习算法本身。 常用的替代术语是Learning to …

本文从基础的meta-learning原理出发，从不同角度理解meta-learning，并进一步介绍了meta-learning中的代表性工作MAML。 在此基础上，介绍了5篇近3年来针对meta-learning进行优化的顶会论文。

如何从宏观角度理解meta learning中的episodic training方式？ 如题，episodic training每次都只对一个任务进行一步更新，这在基于优化的meta learning中还好理解，但是基于度量的就不是那么直… 显示 …