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了解基于模型的元学习:Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM

摘要:本文主要为大家讲解基于模型的元学习中的Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM。 本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-元学习[16]:基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM》,作者:汀丶 。 1.Learning to Learn Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent 提出了一种全新的优化策略, 用 LSTM 替代传统优化方法学习一个针对特定任务的优化器。 在机器学习中,通常把优化目标f(θ) 表示成 其中,参数θ的优化方式为 上式是一种针对特定问题类别的、人为设定的更新规则, 常见于深度学习中,主要解决高维、非凸优化问题。 根据 No Free Lunch Theorems for Optimization 理论, [1] 提出了一种基于学习的更新策略代替人为设定的更新策略,即,用一个可学习的梯度更新规则,替代人为设计的梯度更新规则。 其中, optimizer 为g由ϕ参数化; optimizee 为 ...

Thoughtworks:面对人工智能趋势,应用大语言模型的两条路

2023年6月16日,全球知名软件及技术咨询公司Thoughtworks举办了技术雷达28期媒体深度解析会。Thoughtworks中国区CTO徐昊,中国区港澳总经理、全球技术顾问委员会成员刘尚奇,中国区社会影响力与可持续发展负责人周妮娜受邀出席,并分享了对本期技术雷达最新主题的专家意见。 关于技术雷达 作为技术领域的先驱者,思特沃克一直致力于推动创新和引领行业发展。我们的使命是支持卓越软件并推动 IT 行业革命,由此,技术雷达应运而生。至今,技术雷达发布已经历经十四载。 技术雷达是Thoughtworks每半年发布一期的技术趋势报告,由Thoughtworks全球各地的20多位资深技术领袖组成的技术雷达技术顾问委员会(TAB),依托我们在解决客户面临的严峻业务挑战时获得的观察结果、对话内容和一线经验,反复总结讨论提炼而来,旨在以清晰脉络向从CTO到开发人员在内的各类利益相关方提供高信息量的行业洞察。 技术雷达的四个象限 技术雷达使用图形,以条目展示不同的技术内容,每个条目对应一项技术。我们把条目归类于技术、工具、平台、语言和框架四个象限,而采纳、评估、试验和暂缓环则代表我们对其作出的...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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