Публикации по теме 'meta-learning'


Отличная работа Тристан!
Отличная работа Тристан! Может быть, это наивный вопрос, но есть ли связь между метаобучением и AutoML? Разве они оба не пытаются научиться учиться?
Изучение метаобучения в машинном обучении
Мета-обучение, также известное как «обучение обучению», представляет собой подобласть машинного обучения, которая фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, способных учиться на основе предыдущего опыта обучения. Другими словами, его цель — дать машинам возможность научиться учиться более эффективно и действенно. Введение Традиционные алгоритмы машинного обучения требуют значительного объема размеченных данных для обучения моделей. Однако в реальных сценариях размеченные данные..
Мета-обучение и его приложения в сетевом домене
Авторы: Шрути Джейдон, Аджит Патанкар Что такое метаобучение? Метаобучение, также известное как методология «обучения, чтобы учиться», является подмножеством машинного обучения. Алгоритмы метаобучения разрабатываются с целью создания моделей, которые могут адаптироваться к изменениям и учиться на меньшем подмножестве примеров. Проблемы глубокого обучения Общие Моделирование глубокого обучения имело огромный успех в отрасли и используется для решения множества задач, включая..
Сборка учителем и изучение интерполяции меток: стратегия классификации SSL
Мотивация Огромное количество исследований, проведенных в области неконтролируемого машинного обучения и других важных областей, таких как теория информации, предполагает, что в немаркированных данных есть неиспользованный потенциал. Данные такого типа не только многочисленны, но и легко доступны. Меня особенно интересовала область полуконтролируемого обучения, потому что оно мало чем отличается от затруднительного положения, в котором человек оказывается, когда он подвергается..
Мета-передача-обучение
1. Введение 1.1 Аннотация Сфера машинного обучения все больше адаптируется от базовых моделей, ориентированных на большие данные, к моделям, которым требуется лишь несколько точек данных для обобщения на новые задачи. Подтемы машинного обучения, такие как трансферное обучение, адаптация предметной области и метаобучение, стали видными решениями. Сегодня я буду говорить о мета-переносе-обучении или сокращенно MTL ( не путать с MtL, что означает мета-обучение ). Это начало моей..
Передача знаний в процессе обучения
Код | Бумага | Xfer Современная волна машинного обучения является воплощением разделения труда, при котором данная модель способна идеально выполнять узко определенные задачи. Хотя эти задачи могут быть довольно сложными, каждая задача требует обучения отдельной модели для решения этой и только этой задачи. Напротив, истинно общий искусственный интеллект должен уметь адаптироваться к изменениям в своей среде и к новым задачам. Когда люди приспосабливаются к новым задачам, мы в..
Еженедельный обзор статей по обучению с подкреплением №7
[ ← Предыдущий отзыв ] [ Следующий отзыв → ] Документ 1: Пробел в обучении между нейробиологией и обучением с подкреплением Вотье, С. Т., Маццалья, П., Чатал, О., Де Бум, К., Вербелен, Т., и Додт, Б. (2021). Разрыв в обучении между нейробиологией и обучением с подкреплением . Препринт arXiv arXiv: 2104.10995 . Вот две возможные конфигурации. Награда представлена ​​красным кружком. В первой конфигурации награда находится слева, во второй - справа. В исходном положении..