Публикации по теме 'meta-learning'
Изучение алгоритмов, которые учатся учиться
Предпосылка метаобучения была для меня опьяняющей, когда я впервые ее услышал: проект создания машин, которые не только способны учиться, но и способны учиться как учиться . Мечта о метаобучении - это алгоритмы, способные изменять фундаментальные аспекты своей архитектуры и пространства параметров в ответ на сигналы производительности, алгоритмы, способные использовать накопленный опыт при столкновении с новыми средами. Короче говоря: когда футуристы плетут нам мечты о в целом компетентном..
Семинар Badger, лето 2021 г. Резюме: не только обучение на протяжении всей жизни с помощью модульного метаобучения
Команда GoodAI 26–30 июля 2021 г.
Первоначально опубликовано на https://www.goodai.com 17 августа 2021 г.
Недавно мы провели семинар Badger под названием «Помимо непрерывного обучения через модульное метаобучение», участники которого присоединились к нам онлайн и в нашей штаб-квартире в Праге. Цель пятидневного семинара заключалась в том, чтобы собрать вместе исследовательскую команду GoodAI, получателей грантов GoodAI и других экспертов в этой области, чтобы продвинуть..
Введение в метаобучение
Каждый день мы много слышим о новых достижениях в области глубокого обучения. Мы хотим делать наши модели все лучше и лучше с минимальным риском выбора подходящих базовых учеников в безопасном процессе принятия решений. Эта статья представляет собой краткое введение в метаобучение. Нет сомнений в том, что работа с последовательными наборами данных, такими как временные ряды, естественный язык и т. д., требует огромной работы с высоким уровнем неопределенностей, вызванных внешними..
Разреженные сети сжатия DeepMind для метаобучения устанавливают новую SOTA для данных различной модальности…
Представление данных является ключевым аспектом глубокого обучения. В то время как исследователи обычно представляли изображения или трехмерные фигуры в виде многомерных массивов, использование неявных нейронных представлений (INR) стало привлекательной альтернативой. Недавняя работа с INR показала, что они могут превзойти установленные…
Инструменты автоматизированной разработки функций
Разработка функций - это метод преобразования столбцов необработанных данных во что-то значимое, что может помочь в прогнозировании результатов в задаче машинного обучения. Разработка функций может быть очень утомительной и часто занимает много времени в жизненном цикле машинного обучения.
Но нам на помощь приходят некоторые из классных инструментов, которые автоматизируют весь процесс разработки функций и создают большой пул функций за очень короткий промежуток времени как для задач..
Тренируйтесь, чтобы учиться как люди — взгляд на Few-Shot Learning.
Если нам, людям, нужны способности супергероев, то мы стремимся дать машинам возможности, подобные человеческим. Конечно, это долгий путь. Но если вы читаете о последних достижениях в области глубокого обучения, неудивительно, что они становятся лучше в своей работе. Некоторые модели глубокого обучения превзошли человеческие возможности с точки зрения распознавания объектов!
Возможности таких моделей достигаются за счет больших наборов данных. Мы, люди, можем распознавать объекты,..
Обзор — Метаобучение для обобщения предметной области (AAAI 2018)
Больше сообщений о генерализации домена здесь.
Серия обзоров статей — обобщение предметной области Эй, ребята, этот пост задуман как введение в серию обзоров статей по обобщению предметной области, в частности… medium.com
Источник: https://arxiv.org/pdf/1710.03463.pdf
Модель метаобучения для обобщения предметной области (MLDG) — это первая модель метаобучения DG, опубликованная вскоре после того, как статья MAML стала звездой..
