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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

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