近期，人工智能（AI）领域动作频频，OPENAI公司Chat GPT的出现，标志着人工智能的研究与应用已经进入了一个崭新的发展阶段，国内腾讯、阿里巴巴、百度、易网、国外微软、谷歌、苹果、IBM、Amazon，等互…

一、引言 通过之前的人工智能架构分析和Transformer模型的原理介绍，读者应该对人工智能有了一个初步的了解。 但是很多读者不是很想知道那么多软件方面的专业知识，通过大家的问题，大家关心的主要是三个方面： ai是怎么学习的&#…

文章目录 1.什么是人工智能对齐2.为什么要研究人工智能对齐3.人工智能对齐的常见方法彩蛋 1.什么是人工智能对齐 人工智能对齐（AI Alignment）指让人工智能的行为符合人的意图和价值观。 人工智能系统可能会出现“不对齐”（misalign&#xf…

人工智能（AI）几乎每天都在新闻中出现。管理层在琢磨它，工人们害怕它，IT部门在实施它，许多人对此倍感困惑。事实上，人工智能有很多方面和子集，很少有人能够掌握它所能做的一切。 IDC在其全球半年度人工智能跟踪报告中称，2021年，人工智能市场的全球收入，包括以人工智能…

AI900证书模板 一、Microsoft 认证：Azure AI 基础知识 掌握 AI 基础知识可帮助你快速开启职业生涯，并准备好更深入地了解 Azure 提供的其他技术机会。人工智能 (AI) 使那些昨天看起来还像是科幻小说的可能性有机会成为现实。使用 AI，可以在医…

文章目录 前言一、什么是AI技术二、AI技术是如何实现的2.1 知识图谱2.2 问答系统2.3 AI芯片 三、AI在不同领域的发展趋势3.1 硅光芯片3.2 个性化推荐 四、AI前端4.1 人机机互4.2 数据可视化4.3 产品Web4.4 算法执行4.5 模型训练 五、其他5.1 QA15.2 QA25.3 QA35.4 QA45.5 QA5 前…

MAML阅读笔记 Finn C, Abbeel P, Levine S. Model-agnostic meta-learning for fast adaptation of deep networks[J]. arXiv preprint arXiv:1703.03400, 2017. 为什么我今天这么晚还在工作呢？因为我今天下午又浪费了一下午的光阴……所以罚自己今晚完成任务。。。…

论文：[Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks](# Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks) 台大李宏毅老师的视频课程：Meata learning: MAML 1. Meta Learning Few-shot leanring的方法可以…

前置概念： meta-learning有多种，MAML只是其中的一中，其主要用于通过少量样本就可以效果的权重参数。 MAML是task标识一批样本，具体可以分成training task和testing task；所有的task都有support set和query set组成&a…

元学习是解决小样本学习问题的重要方法之一，现已取得较为优异的成绩。元学习方法大体上可以分为基于优化的和基于度量两种。基于度量的方法是非参数方法，包括孪生网络、关系网络、匹配网络等。基于优化的方法是参数化方法，典型代表之一是MAML…

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。以猫狗分类和resnet作为例子，我们将猫狗…

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learning to learn(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…

MAML 1.论文地址和代码2.基本概念2.1 举例2.1.1 元学习的目标2.1.2 元学习有三种常见的实现方法 3.MAML3.1 MAML就是用于找参数 θ \theta θ的方法3.2 MAML的基本思路3.3 基本术语3.4 从数据集中抽样的方法3.4 MAML的具体算法流程2.7 MAML二分类过程2.8 MAML的效果 1.论文地址…

参考链接： https://www.zhihu.com/question/266497742 https://zhuanlan.zhihu.com/p/66926599 https://zhuanlan.zhihu.com/p/57864886 目录 加载数据 定义一些基本的参数： 在数据迭代处使用： 图像类型是[1,28,28] 迭代数据 定义了模型…

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(Few shot learning)问题定义元学习/小样本学习基本特征 论文解读AbstractIntroductionMotivationModel-Agnostic Meta-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 MAML vs Pre-traini…

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1703.03400.pdf MAML与前人解决meta learning最大的不同在于，MAML参数的更新靠的是梯度下降而不是一个学到的更新策略（如用RNN学一个参数更新策略）。MAML不需要引入新的参数，也不需要特…

目的： Learning Fast to new tasks. 这是最根本的需求，其实还可以被分解为两部分：learning fast 和adaptation to new tasks. 类似于finetune的目的，meta-learning希望得到一个相对于下游任务的上游模型。更形象的说，…

前言 MAML论文至今已经收获了1万的引用。![[Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks.pdf|Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks]] 论文PDF地址：MAML论文PDF 本篇学习借鉴相关文章索引： Mode…

一、引言 在学习小样本学习之元学习实现方法中，遇见MAML（模型不可知元学习）算法，通过元学习入门必备：MAML(背景论文解读代码分析)_元学习算法代码-CSDN博客该博客的末尾转到https://zhuanlan.zhihu.com/p/343827171知…

引言：MAML是元学习的经典论文，也是基于optimization based meta-learning方法的开山之作，后序很多工作都是follow这篇工作。目前已经有13140的引用，其算法思想很巧妙，值得反复品读。论文链接：http://procee…