元学习可以让机器学习新的算法。这是一个新兴且快速发展的机器学习研究领域,对所有人工智能研究都有影响。最近的成功案例包括自动模型发现、少枪学习、多任务学习、元强化学习,以及教机器阅读、学习和推理。正如人类不会从头开始学习新任务,而是利用之前所学的知识一样,元学习是高效和稳健学习的关键。本教程将介绍该领域及其应用的重要数学基础,包括这个领域中当前技术水平的关键方法,该领域对众多AAAI参与者来说越来越重要。

https://sites.google.com/mit.edu/aaai2021metalearningtutorial

内容目录:

  • 元学习导论
  • 多任务学习
  • 元学习
  • 自动机器学习
  • 应用
成为VIP会员查看完整内容
113

相关内容

【AAAI2021】预训练语言模型最新进展,附113页ppt和视频
专知会员服务
64+阅读 · 2021年2月23日
专知会员服务
305+阅读 · 2020年11月24日
【PKDD2020教程】机器学习不确定性,附88页ppt与视频
专知会员服务
93+阅读 · 2020年10月18日
【ICML2020】基于模型的强化学习方法教程,279页ppt
专知会员服务
123+阅读 · 2020年7月20日
【资源】元学习相关资源汇总
专知
31+阅读 · 2019年7月10日
ICML2019《元学习》教程与必读论文列表
专知
41+阅读 · 2019年6月16日
【RL前沿】深度强化学习的最新进展
量化投资与机器学习
8+阅读 · 2017年12月18日
Arxiv
17+阅读 · 2021年3月29日
Deep Learning
Arxiv
6+阅读 · 2018年8月3日
Arxiv
9+阅读 · 2018年3月23日
VIP会员
相关主题
微信扫码咨询专知VIP会员