एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
मेट्रिक-आधारित मेटा-लर्निंग
एक ऐसा दृष्टिकोण जो नमूनों की तुलना करने और नए कार्यों पर भविष्यवाणियां करने के लिए दूरी या समानता मेट्रिक सीखता है।
मॉडल-आधारित मेटा-लर्निंग
वे विधियाँ जो आंतरिक मेमोरी या ध्यान तंत्र के साथ मॉडल का उपयोग नई कार्यों में तेज़ी से अनुकूलित होने के लिए करती हैं।
अनुकूलन-आधारित मेटा-लर्निंग
तकनीकें जो सीधे सीखने की प्रक्रिया को अनुकूलित करती हैं ताकि कम ग्रेडिएंट अपडेट के साथ तेजी से अनुकूलन की अनुमति मिल सके।
MAML (Model-Agnostic Meta-Learning)
एक ऐल्गोरिथ्म जो नए कार्यों पर तेजी से सीखने के लिए इष्टतम पैरामीटर प्रारंभीकरण के साथ मॉडल को प्रशिक्षित करता है।
प्रोटोटाइपिकल नेटवर्क्स
वह आर्किटेक्चर जो एम्बेडिंग स्पेस सीखती है जहाँ प्रत्येक क्लास को सपोर्ट उदाहरणों से गणना किए गए प्रोटोटाइप द्वारा दर्शाया जाता है।
सियामीज़ नेटवर्क
जुड़वा तंत्रिका नेटवर्क जो फ्यू-शॉट लर्निंग के लिए इनपुट के जोड़ों के बीच समानता मापना सीखते हैं।
मैचिंग नेटवर्क्स
वे मॉडल जो वेटेड अटेंशन मैकेनिज्म का उपयोग करके टेस्ट उदाहरणों को सपोर्ट उदाहरणों से मिलान करते हैं।
संबंध नेटवर्क
आर्किटेक्चर जो समर्थन और परीक्षण उदाहरणों के एम्बेडिंग्स की तुलना करने के लिए एक संबंध फ़ंक्शन सीखता है।
मेमरी-ऑगमेंटेड न्यूरल नेटवर्क्स
बाह्य स्मृति के साथ न्यूरल नेटवर्क जो नए कार्यों के लिए तेज़ स्टोरेज और कुशल सूचना पुनर्प्राप्ति की अनुमति देते हैं।
मेटा-रीइनफोर्समेंट लर्निंग
मेटा-लर्निंग का रीइनफोर्समेंट लर्निंग की समस्याओं पर नए वातावरण में तेजी से अनुकूलन के लिए अनुप्रयोग
निरंतर मेटा-लर्निंग
मेटा-लर्निंग और निरंतर लर्निंग को मिलाकर एक ऐसा दृष्टिकोण जो नई कार्यों पर निरंतर सीखने में सक्षम होता है बिना पिछले कार्यों को भूले।
हाइपरपैरामीटर अनुकूलन के लिए मेटा-लर्निंग
अधिगम मॉडलों के हाइपरपैरामीटर्स को स्वचालित रूप से अनुकूलित करने के लिए मेटा-लर्निंग का उपयोग।
मेटा-लर्निंग के साथ न्यूरल आर्किटेक्चर खोज
विशिष्ट कार्यों के लिए इष्टतम न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर को स्वचालित रूप से खोजने के लिए मेटा-लर्निंग का अनुप्रयोग।
ज़ीरो-शॉट लर्निंग
सिमैंटिक जानकारी या विवरणों का उपयोग करके सीखने में कभी न देखी गई कक्षाओं को पहचानने की क्षमता।
वन-शॉट लर्निंग
फ्यू-शॉट लर्निंग का एक उप-क्षेत्र है जहाँ मॉडल को प्रत्येक वर्ग के केवल एक उदाहरण से सीखना होता है।
कम-शॉट वर्गीकरण के लिए मेटा-लर्निंग
प्रति वर्ग बहुत कम प्रशिक्षण उदाहरणों के साथ वर्गीकरण समस्याओं पर केंद्रित मेटा-लर्निंग की विशेषज्ञता।
कार्य-अज्ञानवादी मेटा-लर्निंग
वह दृष्टिकोण जो भविष्य के कार्यों के वितरण की पूर्व जानकारी के बिना सार्वभौमिक प्रतिनिधित्व सीखता है।