論文の概要: Sharing to learn and learning to share - Fitting together Meta-Learning,
Multi-Task Learning, and Transfer Learning : A meta review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12146v1
- Date: Tue, 23 Nov 2021 20:41:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-26 00:19:54.008529
- Title: Sharing to learn and learning to share - Fitting together Meta-Learning,
Multi-Task Learning, and Transfer Learning : A meta review
- Title（参考訳）: 学習の共有と共有の学習 -メタラーニング, マルチタスク学習, トランスファーラーニングの融合 : メタレビュー
- Authors: Richa Upadhyay, Ronald Phlypo, Rajkumar Saini, Marcus Liwicki
- Abstract要約: トランスファーラーニング、メタラーニング、マルチタスクラーニングといった学習パラダイムは、人間の学習プロセスを反映している。
学習アルゴリズムの弱点は、他のアルゴリズムの強みであることが判明し、その結果、それらを統合することは、文学において一般的な特徴である。
メタラーニング、トランスファーラーニング、マルチタスクラーニングのアンサンブルであるグローバルジェネリックラーニングネットワークもここで紹介されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.738221594606226
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Integrating knowledge across different domains is an essential feature of
human learning. Learning paradigms like transfer learning, meta learning, and
multi-task learning reflect the human learning process by exploiting the prior
knowledge for new tasks, encouraging faster learning and good generalization
for new tasks. This article gives a detailed view of these learning paradigms
along with a comparative analysis. The weakness of a learning algorithm turns
out to be the strength of another, and thereby merging them is a prevalent
trait in the literature. This work delivers a literature review of the
articles, which fuses two algorithms to accomplish multiple tasks. A global
generic learning network, an ensemble of meta learning, transfer learning, and
multi-task learning, is also introduced here, along with some open research
questions and directions for future research.
- Abstract（参考訳）: 異なる領域にまたがる知識の統合は、人間学習の重要な特徴である。
トランスファーラーニング、メタラーニング、マルチタスクラーニングといった学習パラダイムは、以前の知識を新しいタスクに活用することで人間の学習プロセスを反映し、より高速な学習と新しいタスクの優れた一般化を促進する。
この記事では、これらの学習パラダイムと、比較分析について詳述する。
学習アルゴリズムの弱さが他者の強みであることが判明し、それらを統合することは文学における一般的な特徴である。
この研究は2つのアルゴリズムを融合させて複数のタスクを遂行する論文の文献レビューを提供する。
メタラーニング、トランスファーラーニング、マルチタスクラーニングのアンサンブルであるグローバルジェネリックラーニングネットワークも紹介され、今後の研究の方向性やオープンな研究課題も紹介されている。
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