maml

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

需要学习的

es进化学习问小雨上周说的三篇论文2.metalearning梦婷之前说的论文，加永君说的ES-MAML-SimpleHessian-FreeMetaLearning.pdf
落花盈香·2021-06-13 15:42

代码半百元学习

翻译自Meta-Learningin50LinesofJAX作者：EricJang译者：尹肖贻本文全部资料，位于Github地址：https://github.com/ericjang/maml-jax
WilliamY·2021-02-27 13:40

MAML原理讲解和代码实现

Model-AgnosticMeta-Learning-MAML一、相关概念：1、meta-leaningmeta-leaning指的是元学习，元学习是深度学习的一个分支，一个好的元模型（meta-learner
热血厨师长·2020-11-21 10:59

MAML 算法深入浅出的解释

这是一种基于元学习的小样本学习方法，所以学习MAML首先要了解一下元学习、小样本学习的相关内容，可以参考https://blog.csdn.net/whscheetah/article/details/
whscheetah·2020-09-17 07:18

论文笔记--Meta learning with implicit gradient

Meta-learningwithimplicitgradients--nips19论文思想Few-shotcaseformulaImplicitMAMLAlgorithmPracticalAlgorithm论文思想原始的MAML
zz_ytj·2020-09-16 01:42

OpenAI发布可扩展的元学习算法Reptile | 论文+代码+Demo

这种方法不禁让人想到去年七月伯克利AI研究所关于未知模型元学习法（MAML）的研究。OpenA
量子位·2020-09-16 01:00

OpenAI提出Reptile：可扩展的元学习算法

该方法的性能可与MAML（一种广泛应用的元学习算法）媲美，且比后者更易实现，计算效率更高。元学习是学习如何学习的过程。元学习算法会学习任务的一个分布，每项任务都是学习问题，并输出快
深度学习世界·2020-09-16 01:23

Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks翻译

用于快适应深度网络的不依赖于模型的元学习方法MAML是我最近在看的一篇论文，我觉得还算比较重要的一篇文章可惜没有完整的翻译，我在这里对全文进行一个翻译，也帮助我自己理解。
种言和的白菜·2020-09-16 01:20

论文阅读笔记《On First-Order Meta-Learning Algorithms》

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的思路上进一步改进，提出一种基于参数优化的小样本学习算法Reptile。
深视·2020-09-16 01:48

Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks||论文阅读

元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录整理MAML解读：https://blog.csdn.net/weixin_41803874/article/details
vieo·2020-09-16 01:09

Reptile: On First-Order Meta-Learning Algorithms

https://arxiv.org/pdf/1803.02999.pdfCode:https://github.com/openai/supervised-reptileTips：OpenAi的一篇相似MAML
Seyanh Qiang·2020-09-16 01:57

模型无关元学习/Model-Agnostic Meta-Learning（MAML）源码解读

最近看了好久的MAML源代码，也学了TF，想写篇文章将MAML源码总结出来，揭开MAML的神秘面纱。
古航·2020-09-14 03:42

联邦元学习（Federated meta learning）学习笔记

感觉元学习对于我这种基础不扎实的萌新来说有点难，到目前也才搞懂了MAML/(ㄒoㄒ)/~~联邦学习(FL)联邦学习(federatedlearning)，只需要记住一句话：数据不动模型动，服务器将模型参数发给用户
古航·2020-09-14 03:42

MAML: Model-Agnostic Meta-Learning

Model-AgnosticMeta-Learning（MAML）模型介绍及算法详解:理解MAML：Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptionofDeepNetworks
箭shen·2020-09-11 17:53

【论文翻译】Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

MAML是一个重要的方法论，写给自己凑活看的。。。。
猪蒙索洛夫·2020-09-11 17:26

Meta-Learning with Latent Embedding Optimization

MAML虽然可以通过少量梯度下降就能找到适应新任务的最优参数，然而对extremelow-dataregimes在高维参数空间上操作时，还是过于不便。
一刀不二·2020-09-11 16:53

MAML-Pytorch代码阅读笔记

参考博客：https://www.mutepad.com/2019/05/24/maml-%E8%AE%BA%E6%96%87%E5%8F%8A%E4%BB%A3%E7%A0%81%E9%98%85%E8%
alicecv·2020-09-10 12:21

MAML——模型无关元学习

MAML,Model-AgnosticMeta-Learning,模型无关元学习MAML算法想要解决的问题是，对于F在每一个任务中学习到的f，规定f只负责决定参数的赋值方式，而不设计模型的架构，也不改变参数更新的方式
hxxjxw·2020-08-21 03:34

pytorch灵活搭建神经网络

因为要使用MAML来解决跨环境的RL问题，其中模型参数需要内部更新和外部更新，所以传统的搭建方式不容易实现。借鉴github上的思路，记录一下灵活搭建网络完成多步更新的方式。
yaoxunji·2020-08-17 04:31

Meta Learning论文与方法总结

MetaLearningBaselineMANN，SiameseNetwork，MatchingNet，MAML，P
yaoxunji·2020-08-17 04:31

李宏毅——元学习meta learning1

learningalgorithm如何评价一个F的好坏metalearningvsmachinelearning怎么找最好的learningalgorithmbenchmarkomniglot如何使用当前的方法MAML
shaoyue1234·2020-08-16 08:36

论文阅读笔记《A closer look at few-shot classification》

首先，作者按照统一的方式复现了Baseline方法（特征提取器+线性分类器），Baseline++方法（特征提取器+距离度量分类器），MN，PN，RN和MAML等元学习算法，这个过程中采用相同的backbone
深视·2020-08-16 07:29

MAML中few-shot (小样本）learning中数据集的处理

Few-shotlearning数据集小样本学习（fewshotlearning）里面常用的测试数据集主要有Omniglot和miniImagenet两个，但是网上能查到的下载地址都在谷歌网盘上，而且miniImagenet中还缺少标注数据的csv文件,这里写一下搜索到的地址miniImagenet部分miniImagenet下载地址：百度云链接:https://pan.baidu.com/s/1
小刘同学_·2020-08-16 05:25

[MTL(CVPR2019)]论文阅读笔记

Meta-TransferLearningforFew-ShotLearning论文地址代码写在前面这是cvpr19年又一篇用meta-learning做few-shotlearning的文章,跟MAML
gagajian·2020-08-06 13:22

MAML核心代码

importnumpyasnpimporttensorflowastfclassMAML:def__init__(self,d,c,nway,meta_lr=1e-3,train_lr=1e-2):"""定义了图片大小、通道、样本类way、学习率:paramd:图片大小:paramc:通道:paramnway:类数:parammeta_lr::paramtrain_lr:"""self.d=dse
王小波_Libo·2020-08-05 11:15

元学习入门：MAML

另外一种比较容易实现的MetaLearning算法，就是本文要介绍的MAML和Reptile，它们不改变深度神经网络的结构，只改变网络的初始化参数。训练神经网络的第一步
王小波_Libo·2020-07-28 08:35

论文阅读：Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.03400代码：https://github.com/cbfinn/maml发表：ICML2017假设图里面，Task_1,Task_2,
王小波_Libo·2020-07-28 08:35

小样本学习数据集||Omniglot和miniImagenet||MAML算法测试

元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017-2019小样本学习数据集最近由于实验室项目原因开始研究小样本学习（fewshotlearning），看了一些论文，发现里面常用的测试数据集主要有Omniglot和miniImagene
vieo·2020-07-12 11:15

MAML复现实验结果汇总（取最好的情形）

2020/5/10更新：Reptile这篇论文中说，MAML的实验使用到了transductiveLearning的实验设定。
miguemath·2020-07-12 05:03

MAML模型无关的元学习代码完整复现（Pytorch版）

元学习领域一开始是一个小众的领域，之前很多年都没有很好的进展，直到Finn,C.在就读博士期间发表了一篇元学习的论文，也就是大名鼎鼎的MAML，它在回归，分类，强化学习三个任务上都达到了当时最好的性能。
miguemath·2020-07-12 05:02

Reptile

Paper:OnFirst-OrderMeta-LearningAlgorithmsCode:摘要作者仿照FOMAML(一阶近似MAML)的方法提出了Reptile算法进行元学习，Reptile与FOMAML
fnoi2014xtx·2020-07-11 06:03

MAML

Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworksCode:official摘要作者根据元学习(metalearning)的表达式提出了MAML
fnoi2014xtx·2020-07-11 06:30

MAML-Tracker: 目标跟踪分析：CVPR 2020(Oral)

MAML-Tracker:目标跟踪分析：CVPR2020(Oral)TrackingbyInstanceDetection:AMeta-LearningApproach论文链接：https://arxiv.org
wujianming_110117·2020-06-29 21:11

MAML笔记

原文：MAML：Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks概括元学习的目的是在一堆学习任务上训练一个模型，这个模型可以使用少量样本来解决新的任务
Niatruc·2020-06-22 02:44

复现maml论文模型-1

internationalconferenceonmachinelearning,2017:1126-1135.代码地址（tensorflow版本）：https://github.com/cbfinn/maml
China空鸟·2020-06-21 12:03

MAML-Tracker：用目标检测思路做目标跟踪？小样本即可得高准确率丨CVPR 2020

来源|微软研究院AI头条（ID:MSRAsia）编者按：目标检测与目标跟踪这两个任务有着密切的联系。针对目标跟踪任务，微软亚洲研究院提出了一种通过目标检测技术来解决的新视角，采用简洁、统一而高效的“目标检测+小样本学习”框架，在多个主流数据集上均取得了杰出性能。目标跟踪（Objecttracking）与目标检测（Objectdetection）是计算机视觉中两个经典的基础任务。跟踪任务需要由用户指
AI科技大本营·2020-06-21 00:58

MIUI 12 正式发布 | 触碰想象，感受真实

通过MAML插画引擎、Folme动画引擎、MiRender渲染引擎，实现了完美动态圆角、高级混色、控件级实时模糊、物理空间运动、动态窗体等优雅的视觉和动画效果。源于这先进的技术架构，系统动画焕然一新。
小米手机·2020-04-27 00:00

MIUI12 早知道 | 已经被玩坏的万象息屏，还能玩出什么花样？

这些花样还远远不够MIUI12的万象息屏+基于MAML百变框架的底层能力艺术家们可以实现更多创意了非线性动画随天气、时间条件或随机呈现不同视觉支持配置通用功能开关轻松对息屏显示进行自定义管理千余款息屏样式已上线各类风格随心挑选小米官方独家
小米手机·2020-04-23 00:00

【笔记】MAML-模型无关元学习算法

目录论文信息：FinnC,AbbeelP,LevineS.Model-agnosticmeta-learningforfastadaptationofdeepnetworks[C]//Proceedingsofthe34thInternationalConferenceonMachineLearning-Volume70.JMLR.org,2017:1126-1135.一、摘要元学习的目标是在各种
Veagau·2019-10-31 00:00

新框架ES-MAML：基于进化策略、简易的元学习方法

YuxiangYang、KrzysztofChoromanski、AldoPacchiano、YunhaoTang译者|TroyChang编辑|Jane出品|AI科技大本营（ID：rgznai100）【导读】现有的MAML
AI科技大本营·2019-10-24 14:45

[NLG] Domain Adaptive Dialog Generation via Meta Learning

总述：这篇文章貌似就是把end2end模式的dialoguesystem套了一层maml的更新方式，然后在few-shot领域上的效果比之前赵天成的ZSDG效果要好。
lwgkzl·2019-10-24 01:08

【元学习】Meta Learning 介绍

Few-ShotLearning（小样本学习）最近的元学习方法如何工作Model-AgnosticMeta-Learning(MAML)元学习（Meta-learning）智能的一个关键方面是多功能性—
虔诚的树·2019-10-17 21:00

[转载]原来收藏的maml的博客消失了，为了以后复习，故整篇拷贝某人的帖子。没有剽窃之意，只为未来之需！！！

原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1463397MetaLearning入门：MAML和ReptileSIGAI学习与实践平台发表于SIGAI
insanegtp·2019-10-12 16:07

元学习笔记——MAML

这里写自定义目录标题元学习元学习架构元学习现状MAML算法原理算法流程算法流程后续研究参考文献元学习元学习（meta-learning），或者学会学习（learningtolearning），指通过学习一系列相似任务
liz_lee·2019-08-23 11:11

元学习笔记——MAML

这里写自定义目录标题元学习元学习架构元学习现状MAML算法原理算法流程算法流程后续研究参考文献元学习元学习（meta-learning），或者学会学习（learningtolearning），指通过学习一系列相似任务
liz_lee·2019-08-23 11:11

MAML: Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks (模型无关的元学习用于快速适应深度网络)

目录1.摘要2.介绍2.算法2.1问题设置2.2算法3.个人理解3.1学习过程：3.2初始化4.其他5.论文链接1.摘要文章提出了一种新的元学习(Meta-learning)的算法，这种算法与模型无关，也就是说可以用于任何模型，唯一的要求就是模型是使用梯度下降的方式来训练的（至少在我接触的论文大部分都是这样子来训练的）。由于算法与模型无关，所以可以用于大量的学习问题，比如分类、回归和强化学习等。元
CaoChengtai·2019-06-28 11:29

Meta-Learning with Latent Embedding Optimization (LEO)论文阅读

1.论文阅读Meta-LearningwithLatentEmbeddingOptimization该文是DeepMind提出的一种meta-learning算法，该算法是基于ChelseaFinn的MAML
Liekkas_Javey·2019-06-25 17:43

【资源下载】 UC 伯克利 Chelsea Finn 博士论文（新起之秀——MAML）《Learning to Learn with Gradients》下载--2018ACM最佳博士论文下载

欢迎关注微信公众号【计算机视觉联盟】获取更多前沿AI、CV资讯UC伯克利ChelseaFinn博士论文《LearningtoLearnwithGradients》下载--2018ACM最佳博士论文下载论文封面论文目录论文下载方式：关注公众号【计算机视觉联盟】回复关键词【LLG】获取全文！ChelseaFinn其人ChelseaFinn年纪轻轻就已成为机器人学习领域最知名的专家之一。她开发了很多教机
DL&CV_study·2019-05-16 16:08

Learning to Learn with Gradients阅读||介绍MAML||博士毕业论文

论文先给出元学习的定义术语和性质，再论文提出了MAML的概念。MAML侧重于获得可转移的表示，而不是良好的学习规则。不同于其他元学习方法，MAML方法通过使用固定的优化作
vieo·2019-05-12 12:27
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