AI用語集
人工知能の完全辞典
メトリックベースのメタ学習
距離または類似性メトリックを学習して例を比較し、新しいタスクで予測を行うアプローチ。
モデルベースのメタ学習
内部メモリまたは注意メカニズムを持つモデルを使用して、新しいタスクに迅速に適応する方法。
最適化ベースのメタ学習
学習プロセスを直接最適化し、少数の勾配更新で迅速な適応を可能にする手法。
MAML (Model-Agnostic Meta-Learning)
最適なパラメータ初期化により、新しいタスクでの高速な学習を実現するモデルのトレーニングアルゴリズム。
プロトタイプネットワーク
各クラスがサポートサンプルから計算されたプロトタイプによって表される埋め込み空間を学習するアーキテクチャ
シャムネットワーク
few-shot learningのために、入力ペア間の類似性を測定することを学習する双子のニューラルネットワーク。
マッチングネットワーク
重み付き注意メカニズムを使用して、テスト例をサポート例と一致させるモデルです。
リレーションネットワーク
サポート例とテスト例の埋め込みを比較するためにリレーション関数を学習するアーキテクチャ
メモリ拡張ニューラルネットワーク
外部メモリを備えたニューラルネットワークで、新しいタスクのための情報の高速なストレージと効率的な取得を可能にする。
メタ強化学習
新しい環境への迅速な適応のため、強化学習の問題へのメタ学習の応用
継続的メタ学習
メタ学習と継続学習を組み合わせたアプローチで、以前のタスクを忘れることなく新しいタスクで継続的に学習する。
ハイパーパラメータ最適化のためのメタ学習
学習モデルのハイパーパラメータを自動的に最適化するためのメタ学習の活用
メタラーニングによるニューラルアーキテクチャ探索
特定のタスクに対して最適なニューラルネットワークアーキテクチャを自動的に発見するためのメタ学習の応用
ゼロショット学習
セマンティック情報や記述を利用して、学習時に見たことのないクラスを認識する能力。
ワンショット学習
few-shot learningの下位分野であり、モデルがクラスごとに1つの例から学習する必要がある。
メタ学習による少数ショット分類
クラスあたりの訓練例が非常に少ない分類問題に焦点を当てたメタ学習の専門化
タスクアグノスティックメタラーニング
タスクの将来分布に関する事前知識なしに普遍的な表現を学習するアプローチ。