【资源】元学习论文分类列表推荐

2019 年 12 月 3 日 专知

【导读】本文整理了基于分类范畴的元学习论文综述。按arXiv上提交日期排序。按照如下进行分类:元学习综述(Survey)、小样本学习(Few-shot learning)、大规模数据集(Large scale dataset)、不平衡类(Imbalance class)、NLP架构搜索(Architecture search)、依赖任务(Task-dependent)、异构任务(Heterogeneous task)、终身学习(Lifelong learning)、域生成(Domain generation)、贝叶斯推理(Bayesian inference)、学习曲线(Learning curves)、配置转移(Configuration transfer)、无监督学习(Unsupervised learning)、超参数(Hyperparameter)、模型压缩(Model compression)、核学习(Kernel learning)、优化(Optimization)、理论(Theory)、在线凸优化(Online convex optimization)。


原文地址:

https://github.com/oneHuster/MetaLearningPapers

Survey

01



Few-shot learning

02


Large scale dataset

03


Imbalance class

04


NLP

05


Architecture search

06


Task-dependent

07


Heterogeneous task

08


Lifelong learning

09


其他类别

10


原文地址:

https://github.com/oneHuster/MetaLearningPapers


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https://www.zhuanzhi.ai/topic/2001324265251387/paper



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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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