销售心理学
兰华
已完结· 1867字
[中国纺织出版社]
作品简介
目录 (116章)
《元学习：基础与应用》介绍了元学习方法的发展历史、起源、思想、近来流行的元学习方法，以及这些方法的组织思路、改进方案、相互继承、如何应用。本书共11章，分为两部分：元学习方法思想的介绍和元学习应用场景中模型的介绍。这些内容介绍了如何在元学习框架下融入强化学习、模仿学习、在线学习、无监督学习、迁移学习等，实现对实际应用中深度模型的改进，以适应复杂多变的实际任务。
1 元学习概述(1)
正文
1 元学习概述(1)1 元学习概述(2)1.1 研究背景1.1.1 元学习与深度学习的区别和联系1.1.2 元学习应用举例1.2 元学习的起源1.2.1 1987年的JürgenSchmidhuber1.2.2 1990年的StuartRussell和EricH.Wefald1.3 近期发展1.3.1 1997年的长短期记忆网络LSTM1.3.2 2001年的LSTM元学习系统1.3.3 2017年的MAML算法1.3.4 2019年基于LSTM的元学习器1.3.5 2019年基于高效基础学习器的元学习2 元学习框架2.1 元学习研究常用数据集2.2 定义任务2.2.1 元学习任务的定义2.2.2 元强化学习任务的定义2.2.3 任务分解2.3 元学习训练框架2.4 元学习方法分类2.4.1 神经网络适应法2.4.2 度量学习适应法2.4.3 基础学习器和元学习器适应法2.4.4 贝叶斯元学习适应法2.4.5 元学习与其他学习框架结合2.5 元学习方法的比较3 元学习神经网络方法3.1 神经网络3.1.1 神经元3.1.2 权重、偏差和激活函数3.1.3 网络反向传播算法3.1.4 学习率、批尺寸、动量和权值衰减3.1.5 神经网络模型的正则化3.1.6 批归一化3.1.7 随机失活3.2 卷积神经网络3.2.1 卷积层和滤波器3.2.2 池化层和下采样层3.2.3 全连接层和上采样层3.2.4 经典卷积神经网络3.3 残差网络3.3.1 残差网络模块3.3.2 高速路神经网络3.3.3 宽残差网络3.4 元学习神经网络模型3.4.1 学会学习的神经网络学习器3.4.2 预训练深度神经网络的适应3.4.3 具有适应性的神经元设计3.5 自动化机器学习3.5.1 超参数优化3.5.2 元学习和自动化机器学习3.5.3 加速自动化机器学习3.5.4 决策式自动化机器学习3.5.5 渐进式自动化机器学习3.6 总结4 基于度量的元学习方法4.1 基于度量的学习4.1.1 度量的定义4.1.2 度量学习的应用4.1.3 有监督度量学习4.1.4 半监督度量学习4.1.5 无监督度量学习4.2 注意力模型4.3 记忆模块4.4 SNAIL算法4.5 RelationNetwork算法4.6 PrototypicalNetwork算法4.7 TADAM算法4.8 DynamicFew-Shot算法(1)4.8 DynamicFew-Shot算法(2)4.9 mAP算法4.10 总结5 基础学习器和元学习器结合的元学习方法5.1 基础学习器5.2 元学习器5.3 MAML算法(1)5.3 MAML算法(2)5.4 Reptile算法5.5 循环神经网络5.5.1 RNN基础结构5.5.2 BidirectionalRNN5.5.3 LSTM5.5.4 GatedRecurrentUnit5.6 RNN元学习算法5.7 Meta-LSTM算法5.8 R2D2算法5.9 LR2D2算法5.10 MetaOptNet算法5.11 TransductivePropagationNetwork算法5.12 LatentEmbeddingOptimization算法6 贝叶斯思想下的元学习方法6.1 BayesianProgramLearning算法6.2 NeuralStatistician算法6.3 LLAMA算法6.4 BMAML算法6.5 PLATIPUS算法6.6 VERSA算法7 元学习的应用场景(1)7 元学习的应用场景(2)7.1 元迁移学习7.2 元强化学习7.3 元模仿学习7.4 在线元学习7.5 无监督元学习8.1 强化学习8.2 基于MAML的元强化学习8.3 GrBAL算法9.1 模仿学习9.2 MAML算法用于元模仿学习9.3 MetaMimic算法10.1 在线学习10.2 FTML算法11.1 无监督学习11.2 CACTUs算法
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