論文の概要: A Concise Review of Recent Few-shot Meta-learning Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.10953v1
- Date: Fri, 22 May 2020 00:39:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-30 08:13:07.023544
- Title: A Concise Review of Recent Few-shot Meta-learning Methods
- Title(参考訳): 最近のメタラーニング手法の簡潔な検証
- Authors: Xiaoxu Li and Zhuo Sun and Jing-Hao Xue and Zhanyu Ma
- Abstract要約: メタラーニングは、人類の先行知識に基づく新しい概念への迅速な適応を模倣することを期待して、最近復活している。
本稿では,最近のメタラーニングにおける代表的手法について,技術的特徴に応じて4つの分野に分類した簡潔なレビューを行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 49.8223468170757
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Few-shot meta-learning has been recently reviving with expectations to mimic
humanity's fast adaption to new concepts based on prior knowledge. In this
short communication, we give a concise review on recent representative methods
in few-shot meta-learning, which are categorized into four branches according
to their technical characteristics. We conclude this review with some vital
current challenges and future prospects in few-shot meta-learning.
- Abstract(参考訳): 少数のメタラーニングが最近復活し、以前の知識に基づいた新しい概念への人類の迅速な適応を模倣する期待に応えている。
本稿では,最近のメタラーニングにおける代表的手法について,技術的特徴から4つの分野に分類した簡潔なレビューを行う。
我々はこのレビューを,少数のメタラーニングにおける重要な課題と今後の展望で締めくくった。
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