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 …

Learning to learn by gradient descent by gradient descent（1606.04474） 元强化学习： 把元学习应用到强化学习领域， 就得到元强化学习， 而元强化学习更类似于一类基于优化的方法。 也 …

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 …

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 …

元学习（meta learning）是一个很大的命题。在这个概念被提出之前，学界想着怎么建模调参，业界想着怎么集成部署。元学习提出后，只要给出数据和任务，机器可以自己 学习 如何 学习， …

很多概念是非常相似的， 比如Meta Learning对应Pretraining, Adaption对应Fine-Tune。但是，Meta Learning其范式的，在目标上和Pretraining有着实质的区别。这种区别从其Loss上看得 …

有哪些比较好的元学习（meta learning）领域的学习资源？ 包括但不限于课程，论文，项目等。 入门，精通级别皆可。 谢谢 显示全部 关注者 167

Few-shot Learning 是 Meta Learning 在监督学习领域的应用。 Meta Learning，又称为learning to learn，该算法旨在让模型学会“学习”，能够处理类型相似的任务，而不是只会单一的分类任务。

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 …

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 …