AI 词汇表
人工智能完整词典
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基于度量的元学习
一种学习方法,学习距离或相似性度量来比较样本并在新任务上进行预测。
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基于模型的元学习
使用具有内部记忆或注意力机制的模型快速适应新任务的方法。
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基于优化的元学习
直接优化学习过程以实现用少量梯度更新进行快速适应的技术。
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MAML (模型无关元学习)
一种算法,通过最优参数初始化来训练模型,以便在新任务上快速学习。
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原型网络
学习嵌入空间的架构,其中每个类别由从支持示例计算得出的原型表示。
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孪生网络
一种学习测量输入对之间相似度的孪生神经网络,用于少样本学习。
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匹配网络
使用加权注意力机制将测试样本与支持样本进行匹配的模型。
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关系网络
学习关系函数以比较支持示例和测试示例嵌入的架构。
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记忆增强神经网络
带有外部存储的神经网络,能够为新任务快速存储和高效检索信息。
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元强化学习
将元学习应用于强化学习问题,以实现对环境的快速适应。
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持续元学习
一种结合元学习和持续学习的方法,用于在不断学习新任务的同时不忘记之前的任务。
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用于超参数优化的元学习
利用元学习来自动优化机器学习模型的超参数。
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基于元学习的神经架构搜索
应用元学习来自动发现特定任务的最优神经网络架构。
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零样本学习
利用语义信息或描述,识别在训练中从未见过的类别的能力。
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单样本学习
少样本学习的子领域,模型必须从每个类别的单个样本中学习。
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用于少样本分类的元学习
专注于每个类别训练样本极少的分类问题的元学习专门化。
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任务无关元学习
一种在不知道未来任务分布的情况下学习通用表示的方法。
16 个术语
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