Публикации по теме 'meta-learning'


Команда Йошуа Бенжио бросает вызов парадигме разнообразия задач в метаобучении
Мета-обучение, или обучение обучению, позволяет машинам осваивать новые навыки или быстро адаптироваться к новым условиям, используя лишь несколько обучающих примеров. Ожидается, что метаобучение будет играть важную роль в разработке моделей искусственного интеллекта следующего поколения, и поэтому растет интерес к повышению производительности алгоритмов метаобучения.
Модель жонглера: баланс ожиданий в рейтингах отелей
ЭКСПЕДИА ГРУПП ТЕХНОЛОДЖИ — ДАННЫЕ Модель жонглера: баланс ожиданий в рейтингах отелей Метод ранжирования Expedia Group для удовлетворения путешественников, объектов недвижимости и рынка. «Невозможно угодить грекам и троянцам». Аргумент, лежащий в основе этого знаменитого высказывания, заключается в том, что невозможно – и даже контрпродуктивно – пытаться оправдать ожидания каждого. Итак, зачем пытаться? В Expedia Group ™️ мы исследуем решения машинного обучения, чтобы..
Неконтролируемое обучение в метаобучении
Учиться усваивать знания Выбор DataSeries: CACTU поддерживает различное пространство для встраивания ce , если это хороший уровень представления. Обучение правилам обучения без присмотра предназначено для обновления правила на основе нейронной локации l , чтобы оно могло обновлять различную ширину слоя, глубину сети, функцию активации. В предыдущих историях мы проходили разные приложения для изучения мяса. Все они относятся к проблеме обучения с учителем, а в следующих..
Интервью ICLR по воспроизводимости # 2: Арно Девос, Сильвен Шатель, Матиас Гроссглаузер
Интервью Сесилии Шао Второе интервью нашей серии было с Арноутом Девосом, Сильвеном Шатель и Матиасом Гроссглаузером. Арно и Сильвен - аспиранты Швейцарского федерального технологического института в Лозанне (EPFL), а Матиас возглавляет лабораторию информационной и сетевой динамики в EPFL. Хотите узнать больше о проблеме воспроизводимости? Прочтите наш вступительный текст здесь Итоги интервью (TLDR) Задачи, с которыми столкнулась команда, включали: Отсутствуют семена и..
ЖЕМЧУЖИНА: вероятностные вложения для актера-критика RL
Дайвинг в ЖЕМЧУЖИНУ | Навстречу AI ЖЕМЧУЖИНА: вероятностные вложения для актерско-критического RL Эффективный по образцу мета-метод обучения с подкреплением Вступление Мета-обучение с подкреплением может быть особенно сложной задачей, потому что агент должен не только адаптироваться к новым входящим данным, но и найти эффективный способ исследования новой среды. Текущие алгоритмы мета-RL в значительной степени полагаются на опыт работы с политиками, что ограничивает их..
Метаобучение простыми словами и не более
Метаобучение простыми словами и не более Что такое метаобучение? Выполняя задачу или подвергаясь воздействию окружающей среды, интеллектуальный агент может приобретать знания или учиться . Обучение может занять время и потреблять энергию. Но многие задачи имеют много общего. Можно использовать опыт, полученный в ранее изученной задаче, чтобы быстрее и лучше освоить новую. Метаобучение опирается на другую задачу . Чем оно отличается от обычного обучения? Вместо примеров,..
Мета-обучение в классификации НЛП
Учиться усваивать знания В отличие от хорошо известного набора данных, в нашей реальной проблемной области всегда есть только небольшой помеченный набор данных, в то время как мы, возможно, не сможем обучить хорошую модель в этом сценарии. Увеличение данных - это один из способов генерации синтаксических данных, в то время как метаобучение - еще один способ решить эту проблему. В этой серии рассказов мы рассмотрим различные подходы к метаобучению. Одним из мотивов выполнения этого..