maml

Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) 理解

模型不可知元学习(Model-AgnosticMeta-Learning,MAML)的目标是使模型每次的梯度更新更有效、提升模型的学习效率、泛化能力等，它可以被看做一种对模型进行预训练的方法，适用于小样本学习
cnblogs.com/qizhou/·2022-12-12 20:35

微生物数据x机器学习 基础

一、一些名词1.英文名词/缩写GMrepoMLrepository机器学习存储库mAML(microbiomeAutoMachineLearning)扩充有关人类疾病的微生物组学
你比雪有意思·2022-12-12 15:23

MAML：Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks论文精读及详解

由于论文写得比较抽象，偏向于数学，因此，在开篇首先谈谈我自己对MAML的理解，在后面再简要的抽取一下论文的核心部分元学习解决的问题首先，对于深度学习领域，模型初始化的权重参数尤为重要，模型参数初始化也会对性能造成很大的影响
樱花的浪漫·2022-12-05 11:24

MAML: meta learning 论文分析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57864886一、Meta-Learning简述Meta-Learning（即元学习）是最近比较火的研究方向，其思想是learningtolearn(学会学习)。Meta-Learning面向的不是学习的结果，而是学习的过程。其学习不是一个直接用来预测的数学模型，而是学习“如何更快更好地学习一个数学模型”。Meta-Learning常用来
北部湾的落日·2022-12-05 11:53

Meta-Learning：MAML

什么是元学习meta-learning一般的机器学习，由人来设计一套学习算法，然后这个算法会根据一堆样本D_train学习其中的参数。而MetaLearning做的事情与上述描述不同的地方在于，将其中由人来设计学习方法的过程，改成了由机器来设计一套学习方法。在MetaLearning中的训练资料变为一堆D_train和一堆f的组合，由此来学习F。再抽象点就是传统机器学习是根据资料找一个函数f的能力
jzwei023·2022-12-05 11:52

论文阅读 | Sharp-MAML: Sharpness-Aware Model-Agnostic Meta Learning, ICML2022

1.motivation模型不可知元学习（MAML）是目前小样本元学习的主要方法之一。尽管MAML有效，但由于固有的双层结构，其优化可能具有挑战性。
RitaRao·2022-12-05 11:20

《User Diverse Preference Modeling by Multimodal Attentive Metric Learning》论文阅读

前言在该论文中，作者提出了MAML模型，是一种基于多模态信息的度量学习方法，通过该方法学习用户对于不同物品所具有的不同的偏好特征。
桜空星愿·2022-12-05 11:20

meta—learning调研及MAML概述

背景MetaLearning，又称为learningtolearn，MetaLearning希望使得模型获取一种“学会学习”的能力，使其可以在获取已有“知识”的基础上快速学习新的任务，对于新的类别，只需要少量的样本就能快速学习（Few-shotLearning）。Few-shotLearning是MetaLearning在监督学习领域的应用。数据集早期研究都基于以下两个图像数据集：Omniglot
Quentin_nb·2022-12-05 11:50

MAML:User Diverse Preference Modeling by Multimodal AttentiveMetric Learning

为了解决这个问题，在本文中，提出了一种新的多模态注意度量学习（MAML）方法，以模拟用户对各种项目的不同偏好。特别是，对于每个用户项目对，提出了一个注意力神经网络，它利用项目的多模态特征来估计用户对该
只想做个咸鱼·2022-12-05 11:19

Meta-learning algorithms for Few-Shot Computer Vision论文解读（三）

Meta-learningalgorithmsforFew-ShotComputerVision论文解读完结文章目录MAML用于小样本目标检测形式化定义YOLOMAML具体实现重点，可复用问题分析考虑到这一点
海南1506·2022-11-27 19:10

Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks（MAML）研读笔记

这里是引用MAML全文目录论文地址摘要介绍相关概念model-agnosticN-wayK-shotTask5-way5-shot的实验设置算法流程fine-tune算法流程参考文献论文地址https:
joejoeqian·2022-11-25 16:34

20221122【深度学习】学习笔记

迁移学习一、基础知识二、基于实例的迁移三、基于特征的迁移四、基于共享参数的迁移五、deeplearning和transferlearning结合2.元学习一、基础知识二、MetaLearning实施——以MAML
脑瓜嗡嗡0608·2022-11-23 03:16

[深度学习论文笔记]Modality-aware Mutual Learning for Multi-modal Medical Image Segmentation

多模态医学图像分割中的模态感知互学习Published:Jul2021MICCAI2021论文：https://arxiv.org/abs/2107.09842代码：https://github.com/YaoZhang93/MAML
Slientsake·2022-11-19 05:08

论文阅读 MAML (Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks)

Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworksMAML论文阅读摘要介绍模型不可知元学习元学习问题定义模型不可知元学习算法MAML种类监督回归和分类强化学习总结
孙敬博·2022-11-15 17:44

元学习基础理解

元学习基础理解简介基础概念损失函数总体框架MAML方法MAML好的原因公式简单说明更新方式RNN学习梯度更新小结简介最近看了李宏毅老师的元学习课程，在这里记录一下学习内容。
孙敬博·2022-11-15 17:10

【论文导读】- GraphFL: A Federated Learning Framework for Semi-Supervised Node Classification on Graphs

文章目录论文信息摘要主要工作Model-agnosticmetalearning(MAML)GraphFLFramework1.GraphFL用于联合GraphSSC和非IID图数据2.GraphFed
1 + 1=王·2022-10-18 17:24

[论文阅读] Meta-Weight-Net: Learning an Explicit Mapping For Sample Weighting

文章目录摘要引言TheProposedMeta-Weight-NetLearningMethodTheMeta-learningObjective相关工作补充1：MAML补充2：RethinkingtheValueofLabelsforImprovingClass-lmbalancedLearning
初之代·2022-09-06 07:21

狗都能看懂的Pytorch MAML代码详解

目录maml概念数据读取get_file_listget_one_task_data模型训练模型定义源码（觉得有用请点star，这对我很重要~）maml概念首先，我们需要说明的是maml不同于常见的训练方式
热血厨师长·2022-08-05 07:34

元学习MAML算法详解

学习学习的方法MAMLandModelPre-training区别：MAML：MAML的loss是训练后的结果在评估模型上计算得到Pre-
pinn山里娃·2022-06-17 07:06

理解MAML：Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaption of Deep Networks

论文：Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks(arXiv:1703.03400v3[cs.LG]18Jul2017)MAML
XinYuan8719·2022-06-07 07:47

MAML：Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworksPaper:https://arxiv.org/pdf/1703.03400.pdfCode:https://github.com/cbfinn/mamlTips：ICML的一篇Meta-learning相关的paper，可参考李宏毅的公开课。（阅读笔记）1.MainideaA:\m
NoTime4Emotion·2022-06-07 07:30

Model-Agnostic Meta-Learning （MAML）模型介绍及算法详解

整理自：FrankTian回答首先，我们先从MetaLearning的概念说起。原始的机器学习的流程被认为是下面这这样的：也就是我们根据我们先验知识设计网络架构和参数初始化方法，从TrainingData中得到参数的梯度，使用一阶条件调整参数。因为网络架构已经是提前设计好的，我们学习的最终输出其实就是参数。图中红框内的都是人类之前设计好的，MetaLearning的目标就是学习这些是如何设计的。M
一只工程狮·2022-06-07 07:29

MAML算法:Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

papers/Meta.pdf代码：tensorflow（官方）：https://github.com/cbfinn/mamlpytorch：https://github.com/dragen1860/MAML-Pytorch
三寸光阴___·2022-06-07 07:28

Multimodal Model-Agnostic Meta-Learning via Task-Aware Modulation（翻译）

在本文中，我们增加了MAML从多模
qq_36514344·2022-06-07 07:28

【MAML】：Model-Agnostic Meta-Learning

文章目录前言一、相关概念二、MAML介绍1.要解决的问题2.MAML的关键点3.MAML与Pretraining的区别PretrainingMAML三、MAML的核心算法总结前言深度神经网络在具有大数据集和充足计算资源的应用上取得了巨大成功
birds-of-passage·2022-06-07 07:12

MAML-CNN代码笔记

该代码中编写了许多初始化权重的信息，其他的代码都没有加载过初始化参数的信息吗?一些方法string.punctuationimportstringstring.punctuation#所有的标点字符'!"#$%&\'()*+,-./:;?@[\\]^_`{|}~'torch.nn.Parameter()w=nn.Parameter(torch.ones(*param[:4]))在刷官方Tutori
行走的五花肉·2022-06-06 07:54

论文阅读笔记《Meta-learning with Latent Embedding Optimization》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想  本文提出一种基于参数优化的小样本学习算法（LEO），与MAML，Meta-SGD算法相比，本文最重要的改进就是引入了一个低维的隐空间（LatentSpace
深视·2022-06-06 07:15

TAML阅读笔记

ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2019:11719-11727.这篇TAML一看名字就知道是metalearning……他的这个名字太像MAML
Dreamcreationman·2022-06-06 07:29

机器学习笔记

MAML：专注于提升模型整体的学习能力，而不是解决某个具体问题的能力。训练数据以task为基本单位，每个task都有自己独立的损失函数。
Annaluo·2022-06-06 07:56

MAML代码(Pytorch)阅读笔记

MAML代码阅读笔记-Pytorchnn.Parameter()：可以把这个函数理解为类型转换函数，将一个不可训练的类型Tensor转换成可以训练的类型parameter并将这个parameter绑定到这个
喝过期的拉菲·2022-06-06 07:24

[深度学习论文笔记]Modality-aware Mutual Learning for Multi-modal Medical Image Segmentation

多模态医学图像分割中的模态感知互学习Published:Jul2021MICCAI2021论文：https://arxiv.org/abs/2107.09842代码：https://github.com/YaoZhang93/MAML
Slientsake·2022-06-04 07:07

MAML笔记

最近想康康联邦元学习，涉及MAML，直接看论文有点懵，所以先补一下元学习和MAML的内容。
联邦学习小白·2022-06-04 07:34

Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks阅读笔记

Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks-阅读笔记AbstractMAML算法问题设置MAML算法MAMLvsPre-training
kevin小新·2022-06-04 07:55

元学习入门必备：MAML(背景+论文解读+代码分析)

文章目录前言背景元学习简介元学习问题定义小样本学习(Fewshotlearning)问题定义元学习/小样本学习基本特征论文解读AbstractIntroductionMotivationModel-AgnosticMeta-Learning元学习问题设定与模型无关的元学习算法细节伪代码算法实例讲解实验部分MAMLvsPre-training代码分析代码总体结构图数据加载网络构建forward模块网
研行笔录·2022-06-04 07:53

论文阅读笔记《Meta-SGD: Learning to Learn Quickly for Few-Shot Learning》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想  本文是在MAML的基础上进一步探索利用元学习实现无模型限制的小样本学习算法。
深视·2022-06-04 07:22

论文笔记之MAML

MAML(Model-Agnostic-Meta-Learning)是Meta-learning(即元学习，又叫Learn-to-Learn)的其中一个类别。
Ton10·2022-06-04 07:05

Meta Learning入门之MAML实现Few-Shot Learning（Ominglot部分论文复现）

最近看了李宏毅老师的MAML课，尝试了一下自己implementfromstrach：关于Ominglot数据集的5-way1-shot分类。
嘉伟森的猫·2022-06-04 07:35

MAML阅读笔记

MAML阅读笔记FinnC,AbbeelP,LevineS.Model-agnosticmeta-learningforfastadaptationofdeepnetworks[J].arXivpreprintarXiv
Dreamcreationman·2022-06-04 07:33

MAML论文阅读笔记--回归实验

MAML论文阅读笔记--回归实验1.背景2.算法3.回归实验3.1问题分析3.2参数设置3.3实验结果参考1.背景  MAML是元学习领域的一篇经典文章。
喝过期的拉菲·2022-06-04 07:28

Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning 论文笔记

比如在MAML（Model-AgnosticMeta-Learning）中，通过搜寻最优初始化状态，使得base-learner能够快速适应新任务。
头柱碳只狼·2022-05-21 07:57

元强化学习初步

元强化学习如有错误，欢迎指正所引用内容链接元学习元学习方法HyperNetwork生成参数ConditionalNeuralNetwork条件神经网络MAML基于梯度的做法优缺点元强化学习概念元强化学习背景元强化学习内容元参数基于模型的元强化学习基于优化的元强化学习个人感想如有错误
rockray21·2022-05-16 07:51

(二)元学习算法MAML简介及代码分析

欢迎访问个人网络日志知行空间元学习算法MAML简介1.元学习(metalearning)2.模型无关元学习2.1元学习问题建模2.2MAML算法3.将MAML应用到回归分类任务上的算法流程4.代码解读参考资料论文
恒友成·2022-04-24 07:22

元学习之《On First-Order Meta-Learning Algorithms》论文详细解读

Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks》论文翻译笔记元学习方向optimizationbasedmetalearning之MAML
田小成plus·2022-04-11 07:44

元学习方向 optimization based meta learning 之 MAML论文详细解读

Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks》论文翻译笔记元学习方向optimizationbasedmetalearning之MAML
田小成plus·2022-04-11 07:14

Federated Meta-Learning with Fast Convergence and Efficient Communication 论文阅读笔记+关键代码解读

论文地址点这里一.介绍联邦学习中数据是非独立同分布的，基于FedAvg算法成功后，作者发现元学习算法MAML应对客户端上数据量较少，数据分布不均的场景提出了FedMeta框架，作为连接元学习方法和联邦学习的桥梁
编程龙·2021-11-26 16:01

Learning to Learning with Gradients———论文阅读第二部分

LearningtoLearningwithGradients———论文阅读第一部分四.基于模型不可知的元学习算法（MAML）前三章我们主要探讨了元学习的基本概念，以及如何以数学方式去描述任何一个元学习算法
编程龙·2021-11-05 23:51

Meta-Learning之Meta-SGD

这篇文章是MAML的提升版本，结合了Meta-LSTM的思想，生成一种新的元学习算法。由于这种算法自行设计了学习率和优化方向来获取新的参数，这种做法和SGD很像，因此作者取名为——Meta-SGD。
Ton10·2021-10-21 22:16

【联邦元学习】读懂Per-FedAvg个性化联邦学习：Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach

在联邦学习中结合元学习模型MAML，试图找出一个全局模型，使之在每个节点针对其自身的
_Blueblue_·2021-09-02 14:39

【联邦元学习】一文秒懂FedMeta框架：Federated Meta-Learning with Fast Convergence and Efficient Communication

etal.FederatedMeta-LearningwithFastConvergenceandEfficientCommunication[J].arXiv,2018.华为的一篇结合联邦学习和元学习的论文：在联邦框架下，基于MAML
_Blueblue_·2021-09-01 14:02

8.7 Meta learning元学习全面理解、MAML、Reptile

Metalearning三个步骤定义一组learningalgorithm损失函数寻找最好的F4、元学习过程总结元学习task定义5、MetaLearning实例：OmniglotN-wayK-shot参数初始化6、MAML
炫云云·2021-06-19 22:30
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