Метаобучение (информатика)

Метаобучение (информатика) Определение и история метаобучения Метаобучение — это процесс обучения, который позволяет алгоритмам обучаться на основе опыта других алгоритмов.  […]

Метаобучение (информатика)

  • Определение и история метаобучения

    • Метаобучение — это процесс обучения, который позволяет алгоритмам обучаться на основе опыта других алгоритмов. 
    • Метаобучение было впервые предложено в 1980-х годах, но получило широкое признание только в последние годы. 
  • Подходы к метаобучению

    • Метаобучение может быть основано на моделях, метриках или оптимизации. 
    • Подходы включают использование сетей с расширенной памятью, метасетей, сетей связей, прототипных сетей и другие. 
  • Примеры метаобучения

    • Рекуррентные нейронные сети и самоизменяющиеся политики являются примерами метаобучения, которые могут обучаться на основе обратной связи. 
    • MAML и VariBAD — это примеры метаобучения, основанного на оптимизации и моделях соответственно. 
  • Применение и перспективы

    • Метаобучение используется для быстрого обучения и адаптации алгоритмов к новым задачам. 
    • В будущем метаобучение может стать ключевым компонентом в системах искусственного интеллекта. 
  • Рекомендации

    • Ссылки на видеокурсы и статьи о метаобучении доступны для дополнительного изучения. 

Полный текст статьи:

Метаобучение (информатика) — Википедия

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх