李宏毅机器学习&深度学习课程|元学习2:万物皆可Meta

MAML算法与模型泛化:介绍了meta learning中的MAML算法,通过学习初始化参数来提高模型的泛化能力。讨论了MAML的训练过程以及调参的重要性,提出了新的改进方法MAML++。同时,与self supervised learning做了对比,强调了好的初始化对模型性能的重要性。

SSL与memo的关系:介绍了self supervised learning和memo的关系,self supervised learning是一种无需标注数据的预训练方法,可以提供好的initialization。与memo相比,self supervised learning更注重利用未标记数据。同时,讲解了multi-task training和meta learning的关系,指出它们都是利用不同任务的数据进行训练的方法,差别在于任务数据的整合方式。

meta learning概念与优化:讲述了meta learning的概念,以及如何通过memo和anneal等方法来优化学习过程中的参数和优化器。同时介绍了可以通过meta-learning学习learning rate等超参数,以及训练任务和测试任务的不同之处。最后提到了可以通过meta-learning来训练neural架构。

NAS与元学习关系:介绍了神经架构搜索(NAS)和元学习的关系。通过强调当遇到无法计算梯度的优化问题时,可以用强化学习来解决。利用强化学习训练神经架构相关的参数,以最小化损失函数L。NAS的工作原理是通过训练代理来最大化奖励,进而优化神经网络结构。同时介绍了DARTS等不同的优化方法。

样本权重与网络训练:介绍了在训练过程中如何给不同的样本赋予不同的权重,以及可能的权重策略。讨论了放弃梯度下降算法,直接训练网络的可能性,并介绍了一种将训练和测试结合在一个网络中的方法。最后提到了meta learning技术在图像分类任务中的应用,以及n-way k-sharp分类的概念。

n-way k-shot任务准备:介绍了在meta learning中如何准备n-way k-shot的classification任务,以及如何使用Omega Corpus来构建这些任务。通过选取不同character和example,可以制造不同n-way k-shot的任务。而Meta Learning不仅限于简单任务,已开始应用于语音和自然语言处理等复杂任务。

本文资料来源于互联网,仅做网络分享,如有侵权,请联系删除;不代表Sora中文网立场,如若转载,请注明出处:https://www.allinsora.com/6889

(0)
上一篇 2024年4月7日 下午2:57
下一篇 2024年4月7日 下午3:01

相关推荐

  • 斯坦福深度学习课程 | 对抗性攻击

    ️对抗性攻击与生成对抗网络:关于对抗性示例和生成对抗网络的讲座。教授讨论了神经网络的盲点,如何攻击网络并使其错误分类,并介绍了两个主题:攻击神经网络和生成对抗网络。讲座涵盖了在图像中如何攻击神经网络的方法以及如何防御这些攻击。同时,讲座还提到了相关论文和实践过程中的细节。 生成对抗性示例讨论:讨论了如何生成对抗性示例,分为非针对性攻击和有针对性攻击。黑盒攻击…

    2024年3月27日
    00472
  • 哈佛CS50 Python入门课程 | L0 搜索算法3(极大极小算法,剪枝,深度限制)

    这个视频介绍了极小极大算法在对抗性搜索中的应用。通过分析游戏状态和对手的行动,算法可以找到最佳的决策。针对复杂游戏如国际象棋,评估函数可以帮助估计游戏状态的价值。通过层层递进,深度限制极小极大算法可以提高搜索效率。此外,alpha-beta修剪可以进一步优化搜索过程。通过这些方法,人工智能可以更智能地处理对抗性搜索问题。 对抗性情境和minimax算法:这个…

    2024年4月7日
    0092
  • 斯坦福深读学习课程|深度强化学习

    深度学习与强化学习:关于深度学习和强化学习结合的讲座。讲座介绍了深度学习方法如何应用于强化学习领域,并展示了深度学习在算法中的实际应用。通过介绍强化学习的设置和alphago的例子,展示了如何利用深度学习来训练超越人类水平的代理。讲座讨论了深度提示网络和其在强化学习中的作用。 动机与长期奖励:讨论了强化学习的动机,展示了如何在游戏和广告领域应用强化学习。通过…

    2024年3月28日
    00556
  • 哈佛CS50 Python入门课程 | L0 搜索算法1(搜索问题,深度优先搜索)

    本视频介绍了深度优先搜索算法,这是一种搜索算法,通过堆栈的方式一直探索最深的节点,逐步遍历搜索树直到找到解决方案。视频中详细介绍了人工智能的基本概念和搜索问题的解决方法,包括代理、状态、动作、过渡模型、目标测试和路径成本。通过实例演示了如何应用深度优先搜索算法解决问题,并强调了避免回溯和死胡同的重要性。深度优先搜索是一种有效的搜索方法,能够帮助人工智能寻找最…

    2024年4月7日
    0071
  • 李宏毅机器学习&深度学习课程|自注意力机制

    self attention机制介绍:介绍了self attention机制,用于解决输入为不固定长度序列的问题。以文字处理和声音信号为例,讲解了如何将不同长度的向量序列表示成输入。提到了one hot encoding存在的问题,以及word embedding的作用。最后详细介绍了声音信号如何被表示为一系列向量。 声音讯号与图的关系:介绍了声音讯号和图的…

    2024年3月29日
    00527

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注

关注微信
Sora改变AI认知方式,开启走向「世界模拟器」的史诗级的漫漫征途。