【资源推荐】元学习近几年论文和资料集锦

2020 年 9 月 22 日 专知

【导读】本资源整理了元学习在各个领域应用的相关论文和代码,是学习元学习一个非常好的资源。

Zero-Shot / One-Shot / Few-Shot / Low-Shot Learning

Model Agnostic Meta Learning

Meta Reinforcement Learning

Books

  • Hands-On Meta Learning with Python: Meta learning using one-shot learning, MAML, Reptile, and Meta-SGD with TensorFlow, (2019), Sudharsan Ravichandiran. [pdf] [code]

Blogs

  • Berkeley Artificial Intelligence Research blog

  • Meta-Learning: Learning to Learn Fast

  • Meta-Reinforcement Learning

  • How to train your MAML: A step by step approach

  • An Introduction to Meta-Learning

  • From zero to research — An introduction to Meta-learning

  • What’s New in Deep Learning Research: Understanding Meta-Learning

  • Meta Reinforcement Learning Blog by Lilian Weng

Lecture Videos

  • Stanford CS330: Multi-Task and Meta-Learning, 2019 by Chelsea Finn

  • Chelsea Finn: Building Unsupervised Versatile Agents with Meta-Learning

  • Sam Ritter: Meta-Learning to Make Smart Inferences from Small Data

  • Model Agnostic Meta Learning by Siavash Khodadadeh

  • Meta Learning by Siraj Raval

  • Meta Learning by Hugo Larochelle

  • Meta Learning and One-Shot Learning

Datasets

Most popularly used datasets:

  • Omniglot

  • mini-ImageNet

  • ILSVRC

  • FGVC aircraft

  • Caltech-UCSD Birds-200-2011

Check several other datasets by Google here.

Workshops

  • MetaLearn 2017

  • MetaLearn 2018

  • MetaLearn 2019

Researchers

  • Chelsea Finn, UC Berkeley

  • Pieter Abbeel, UC Berkeley

  • Erin Grant, UC Berkeley

  • Raia Hadsell, DeepMind

  • Misha Denil, DeepMind

  • Adam Santoro, DeepMind

  • Sachin Ravi, Princeton University

  • David Abel, Brown University

  • Brenden Lake, Facebook AI Research


地址连接:

https://github.com/sudharsan13296/Awesome-Meta-Learning


作者:Sudharsan Ravichandiran



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Meta Learning,元学习,也叫 Learning to Learn(学会学习)。是继Reinforcement Learning(增强学习)之后又一个重要的研究分支。

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