論文の概要: Learning with Limited Samples -- Meta-Learning and Applications to Communication Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02515v1
• Date: Mon, 3 Oct 2022 17:15:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 16:01:28.766472
• Title: Learning with Limited Samples -- Meta-Learning and Applications to Communication Systems
• Title（参考訳）: 限られたサンプルによる学習--メタラーニングと通信システムへの応用
• Authors: Lisha Chen, Sharu Theresa Jose, Ivana Nikoloska, Sangwoo Park, Tianyi Chen, Osvaldo Simeone
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.760568562468606
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning has achieved remarkable success in many machine learning tasks such as image classification, speech recognition, and game playing. However, these breakthroughs are often difficult to translate into real-world engineering systems because deep learning models require a massive number of training samples, which are costly to obtain in practice. To address labeled data scarcity, few-shot meta-learning optimizes learning algorithms that can efficiently adapt to new tasks quickly. While meta-learning is gaining significant interest in the machine learning literature, its working principles and theoretic fundamentals are not as well understood in the engineering community. This review monograph provides an introduction to meta-learning by covering principles, algorithms, theory, and engineering applications. After introducing meta-learning in comparison with conventional and joint learning, we describe the main meta-learning algorithms, as well as a general bilevel optimization framework for the definition of meta-learning techniques. Then, we summarize known results on the generalization capabilities of meta-learning from a statistical learning viewpoint. Applications to communication systems, including decoding and power allocation, are discussed next, followed by an introduction to aspects related to the integration of meta-learning with emerging computing technologies, namely neuromorphic and quantum computing. The monograph is concluded with an overview of open research challenges.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、画像分類、音声認識、ゲームプレイなど、多くの機械学習タスクで顕著な成功を収めた。 しかし、ディープラーニングモデルには大量のトレーニングサンプルが必要であり、実際に取得するにはコストがかかるため、これらのブレークスルーを現実のエンジニアリングシステムに変換するのは難しい。 ラベル付きデータの不足に対処するために、少数のメタラーニングは、新しいタスクに素早く適応できる学習アルゴリズムを最適化する。 メタラーニングは機械学習の文献に大きな関心を集めているが、その作業原理と理論の基本はエンジニアリングコミュニティではあまり理解されていない。 この記事では、原則、アルゴリズム、理論、エンジニアリングアプリケーションを取り上げ、メタラーニングについて紹介する。 従来の学習と共同学習との比較でメタラーニングを導入した後、主要なメタラーニングアルゴリズムとメタラーニング手法の定義のための一般的な二段階最適化フレームワークについて述べる。 次に,統計的学習の観点からメタラーニングの一般化能力に関する既知の結果を要約する。 次に、復号化や電力割り当てを含む通信システムへの応用について論じ、その後、メタラーニングと新しいコンピューティング技術、すなわちニューロモルフィックと量子コンピューティングの統合に関連する側面を紹介した。 monographはオープンリサーチの課題の概要で締めくくられている。

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