手把手 | OpenAI开发可拓展元学习算法Reptile，能快速学习（附代码）

在OpenAI, 我们开发了一种简易的元学习算法，称为Reptile。它通过对任务进行重复采样，利用随机梯度下降法，并将初始参数更新为在该任务上学习的最终参数。

其性能可以和MAML（model-agnostic meta-learning，由伯克利AI研究所研发的一种应用广泛的元学习算法）相媲美，操作简便且计算效率更高。

MAML元学习算法：

http://bair.berkeley.edu/blog/2017/07/18/learning-to-learn/

元学习是学习如何学习的过程。此算法接受大量各种的任务进行训练，每项任务都是一个学习问题，然后产生一个快速的学习器，并且能够通过少量的样本进行泛化。

一个深入研究的元学习问题是小样本分类（few-shot classification），其中每项任务都是一个分类问题，学习器在每个类别