論文の概要: A Survey of Deep Meta-Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03522v2
- Date: Wed, 21 Apr 2021 13:33:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-09 21:52:49.777577
- Title: A Survey of Deep Meta-Learning
- Title(参考訳): 深層メタラーニングに関する調査
- Authors: Mike Huisman and Jan N. van Rijn and Aske Plaat
- Abstract要約: ディープニューラルネットワークは、巨大なデータセットと十分な計算リソースを提示することで、大きな成功を収めることができる。
しかし、新しい概念を素早く習得する能力は限られている。
ディープメタラーニング(Deep Meta-Learning)は、ネットワークが学習方法を学ぶことを可能にすることでこの問題に対処するアプローチのひとつだ。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.2891210250935143
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep neural networks can achieve great successes when presented with large
data sets and sufficient computational resources. However, their ability to
learn new concepts quickly is limited. Meta-learning is one approach to address
this issue, by enabling the network to learn how to learn. The field of Deep
Meta-Learning advances at great speed, but lacks a unified, in-depth overview
of current techniques. With this work, we aim to bridge this gap. After
providing the reader with a theoretical foundation, we investigate and
summarize key methods, which are categorized into i)~metric-, ii)~model-, and
iii)~optimization-based techniques. In addition, we identify the main open
challenges, such as performance evaluations on heterogeneous benchmarks, and
reduction of the computational costs of meta-learning.
- Abstract(参考訳): ディープニューラルネットワークは、巨大なデータセットと十分な計算リソースを提示することで、大きな成功を収めることができる。
しかし、新しい概念を素早く学ぶ能力は限られている。
メタラーニングは、ネットワークが学習方法を学ぶことを可能にすることで、この問題に対処するアプローチのひとつです。
深層メタラーニングの分野は、大きなスピードで進歩するが、現在のテクニックの統一的で深い概要が欠けている。
この作業では、このギャップを埋めることを目指しています。
読者に理論的基礎を与えた後、我々は鍵となる手法を調査・要約し、分類する。
i)~metric-,
ii)〜model-,および
iii)最適化に基づく技術。
さらに,ヘテロジニアスベンチマークの性能評価やメタラーニングの計算コストの削減など,オープンな課題を明らかにする。
関連論文リスト
- When Meta-Learning Meets Online and Continual Learning: A Survey [39.53836535326121]
メタ学習は学習アルゴリズムを最適化するためのデータ駆動型アプローチである。
継続的な学習とオンライン学習はどちらも、ストリーミングデータでモデルを漸進的に更新する。
本稿では,一貫した用語と形式記述を用いて,様々な問題設定を整理する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-09T09:49:50Z) - Concept Discovery for Fast Adapatation [42.81705659613234]
データ特徴間の構造をメタラーニングすることで、より効果的な適応を実現する。
提案手法は,概念ベースモデル非依存メタラーニング(COMAML)を用いて,合成されたデータセットと実世界のデータセットの両方に対して,構造化データの一貫した改善を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-19T02:33:58Z) - Learning with Limited Samples -- Meta-Learning and Applications to
Communication Systems [46.760568562468606]
メタ学習は、新しいタスクに迅速に適応できる学習アルゴリズムを最適化する。
このレビュー・モノグラフは、原則、アルゴリズム、理論、工学的応用をカバーし、メタラーニングの紹介を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-03T17:15:36Z) - Fast Few-Shot Classification by Few-Iteration Meta-Learning [173.32497326674775]
数ショット分類のための高速な最適化に基づくメタラーニング手法を提案する。
我々の戦略はメタ学習において学習すべき基礎学習者の目的の重要な側面を可能にする。
我々は、我々のアプローチの速度と効果を実証し、総合的な実験分析を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-01T15:59:31Z) - State-of-the-art Techniques in Deep Edge Intelligence [0.0]
エッジインテリジェンス(EI)は、エッジコンピューティングの概念を用いた学習を可能にする強力な代替手段として急速に登場した。
本稿では,DeIの運用における主な制約について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-03T12:17:23Z) - Meta-Gradient Reinforcement Learning with an Objective Discovered Online [54.15180335046361]
本稿では,深層ニューラルネットワークによって柔軟にパラメータ化される,自己目的のメタ段階的降下に基づくアルゴリズムを提案する。
目的はオンラインで発見されるため、時間とともに変化に適応することができる。
Atari Learning Environmentでは、メタグラディエントアルゴリズムが時間とともに適応して、より効率よく学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-16T16:17:09Z) - Concept Learners for Few-Shot Learning [76.08585517480807]
本研究では,人間の解釈可能な概念次元に沿って学習することで,一般化能力を向上させるメタ学習手法であるCOMETを提案する。
我々は,細粒度画像分類,文書分類,セルタイプアノテーションなど,さまざまな領域からの少数ショットタスクによるモデルの評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-14T22:04:17Z) - Offline Reinforcement Learning: Tutorial, Review, and Perspectives on
Open Problems [108.81683598693539]
オフラインの強化学習アルゴリズムは、巨大なデータセットを強力な意思決定エンジンにできるという、大きな約束を持っています。
我々は,これらの課題,特に近代的な深層強化学習手法の文脈において,読者にこれらの課題を理解することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-04T17:00:15Z) - Meta-Learning in Neural Networks: A Survey [4.588028371034406]
本調査では,現代メタラーニングの展望について述べる。
まずメタラーニングの定義について議論し、関連する分野について位置づける。
そこで我々はメタラーニング手法の空間をより包括的に分析する新しい分類法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-11T16:34:24Z) - Provable Meta-Learning of Linear Representations [114.656572506859]
我々は、複数の関連するタスクから共通の機能の集合を学習し、その知識を新しい未知のタスクに転送する、という2つの課題に対処する、高速でサンプル効率のアルゴリズムを提供する。
また、これらの線形特徴を学習する際のサンプルの複雑さに関する情報理論の下限も提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-26T18:21:34Z) - Deep Learning for Ultra-Reliable and Low-Latency Communications in 6G
Networks [84.2155885234293]
まず,データ駆動型教師付き深層学習と深部強化学習をURLLCに適用する方法を概説する。
このようなオープンな問題に対処するために、デバイスインテリジェンス、エッジインテリジェンス、およびURLLCのためのクラウドインテリジェンスを可能にするマルチレベルアーキテクチャを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-22T14:38:11Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。