Публикации по теме 'meta-learning'
Краткая история о многозадачном обучении и метаобучении
Многозадачное обучение – это один из методов контролируемого обучения, который включает подбор модели на основе одного набора данных для решения нескольких связанных задач. Это дает возможность одновременно решать многие проблемы, включая узкие места в данных и вычислениях. Наше обсуждение структурировано в соответствии с разделением существующих методов глубокого MTL на три группы: архитектуры, методы оптимизации и изучение отношений задач.
Архитектуры:
Разделение сети на..
Метаобучение
Хорошая модель машинного обучения часто требует обучения с большим количеством образцов. Люди, напротив, усваивают новые концепции и навыки гораздо быстрее и эффективнее. Дети, которые видели кошек и птиц всего несколько раз, могут быстро отличить их друг от друга. Люди, которые умеют ездить на велосипеде, скорее всего, откроют для себя способ быстрой езды на мотоцикле практически без демонстрации. Можно ли разработать модель машинного обучения с аналогичными свойствами — быстрое изучение..
Мета-обучение против обычного машинного обучения
Подход метаобучения отличается от обычного машинного обучения тем, что он связан с задачами, а не с точками данных, и не опирается на предположение о том, что исходные гиперпараметры должны быть фиксированными.
Содержание
· Традиционное машинное обучение · Метаобучение · Терминология машинного обучения · Методы метаобучения
Обычное машинное обучение
В обычном машинном обучении мы хотим изучить функцию, которая учится сопоставлять входные данные с соответствующими выходными..
Мета-обучение, стратегия изучения новой задачи
Варианты использования метаобучения в автомобильных приложениях
Людям и другим видам нужны стратегии для изучения новых задач, что означает научиться учиться. Эти стратегии могут применяться к другим подобным задачам. Обучение должно быть обобщено, чтобы использовать его в качестве метода для различных ситуаций. Нам нужно знать, что общего между процессами обучения и…
DeepMind исследует связь между метаобучением на основе градиента и выпуклой оптимизацией
Вторая натура человека, метаобучение — это мощный, но сложный метод для систем ИИ, который позволяет модели мета-обучать параметры параметризованного алгоритма путем самооценки его производительности и адаптации изученного параметризованного алгоритма к заданной задаче. Хотя парадигма метаобучения оказалась успешной…
Использование силы толпы: преимущества и проблемы ансамблевого обучения в машинном…
Концепция «мудрости толпы» хорошо известна в мире принятия решений. Идея состоит в том, что группа людей, каждый из которых обладает своими уникальными знаниями и опытом, может коллективно принимать лучшие решения, чем любой человек в одиночку. Тот же принцип можно применить к машинному обучению, известному как обучение ансамблем .
Ансамблевое обучение — это метод машинного обучения, который объединяет несколько моделей для повышения общей производительности и точности системы. Он..
Композиционное обучение и анализ
В последнее время появилось много моделей глубокого обучения, дающих удивительно отличные результаты в мультимодальных задачах преобразования текста в изображение. Производительность DALL-E, GLIDE, Imagen и различных других моделей, хотя и имеют разные подходы к этой проблеме, но все они зависят от одного фактора: насколько хорошо текстовая модель способна создавать представления входной подсказки.
И это не ограничивается только моделями генерации текста в изображение, но и всеми теми..
