論文の概要: Advances and Challenges in Meta-Learning: A Technical Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04722v1
- Date: Mon, 10 Jul 2023 17:32:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-11 12:13:02.636020
- Title: Advances and Challenges in Meta-Learning: A Technical Review
- Title（参考訳）: メタラーニングの進歩と課題:技術レビュー
- Authors: Anna Vettoruzzo, Mohamed-Rafik Bouguelia, Joaquin Vanschoren,
Thorsteinn R\"ognvaldsson, KC Santosh
- Abstract要約: メタ学習は、複数のタスクから知識を得る能力を持つ学習システムに力を与える。
このレビューは、データの不足や入手コストの低い実世界のアプリケーションにおいて、その重要性を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.149235250835041
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Meta-learning empowers learning systems with the ability to acquire knowledge
from multiple tasks, enabling faster adaptation and generalization to new
tasks. This review provides a comprehensive technical overview of
meta-learning, emphasizing its importance in real-world applications where data
may be scarce or expensive to obtain. The paper covers the state-of-the-art
meta-learning approaches and explores the relationship between meta-learning
and multi-task learning, transfer learning, domain adaptation and
generalization, self-supervised learning, personalized federated learning, and
continual learning. By highlighting the synergies between these topics and the
field of meta-learning, the paper demonstrates how advancements in one area can
benefit the field as a whole, while avoiding unnecessary duplication of
efforts. Additionally, the paper delves into advanced meta-learning topics such
as learning from complex multi-modal task distributions, unsupervised
meta-learning, learning to efficiently adapt to data distribution shifts, and
continual meta-learning. Lastly, the paper highlights open problems and
challenges for future research in the field. By synthesizing the latest
research developments, this paper provides a thorough understanding of
meta-learning and its potential impact on various machine learning
applications. We believe that this technical overview will contribute to the
advancement of meta-learning and its practical implications in addressing
real-world problems.
- Abstract（参考訳）: メタラーニングは、学習システムに複数のタスクから知識を得る能力を与え、新しいタスクへの迅速な適応と一般化を可能にする。
このレビューはメタラーニングの包括的な技術的概要を提供し、データの不足や入手コストの低い実世界のアプリケーションにおけるその重要性を強調している。
本稿では,メタラーニングとマルチタスク学習,トランスファー学習,ドメイン適応と一般化,自己教師あり学習,パーソナライズされた連合学習,継続的な学習との関係について検討した。
これらのトピックとメタラーニングの分野の相乗効果を強調することにより、ある分野における進歩が、不必要な重複を避けながら、全体を通してどのようにフィールドに利益をもたらすかを示す。
さらに,複雑なマルチモーダルタスク分散からの学習,教師なしのメタ学習,データ分散シフトに効率的に適応する学習,継続的なメタ学習といった,高度なメタ学習トピックにも目を向ける。
最後に、この分野における今後の研究の課題と課題について述べる。
最新の研究成果を合成することにより、メタラーニングとその機械学習アプリケーションへの潜在的な影響を深く理解する。
この技術的概要は,メタラーニングの進歩と,実際の問題に対処する上での実践的意義に寄与すると考えられる。
関連論文リスト
- Informed Meta-Learning [55.2480439325792]
メタラーニングとインシデントMLは、事前知識をMLパイプラインに組み込むための2つのアプローチとして際立っている。
我々は,非構造化知識表現からの事前の取り込みを容易にする,情報メタラーニングというハイブリッドパラダイムを定式化する。
データ効率、観測ノイズに対する堅牢性、タスク分散シフトを改善する上で、情報メタラーニングの潜在的な利点を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-25T15:08:37Z) - Awesome-META+: Meta-Learning Research and Learning Platform [3.7381507346856524]
Awesome-META+は、完全で信頼性の高いメタラーニングフレームワークアプリケーションと学習プラットフォームである。
このプロジェクトはメタラーニングの発展とコミュニティの拡大を促進することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-24T03:09:25Z) - 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) - Sharing to learn and learning to share; Fitting together Meta-Learning, Multi-Task Learning, and Transfer Learning: A meta review [4.462334751640166]
本稿では、これらの学習アルゴリズムを2つ組み合わせた研究についてレビューする。
文献から蓄積した知識に基づいて、汎用的なタスクに依存しないモデルに依存しない学習ネットワークを仮定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-23T20:41:06Z) - Online Structured Meta-learning [137.48138166279313]
現在のオンラインメタ学習アルゴリズムは、グローバルに共有されたメタラーナーを学ぶために限られている。
この制限を克服するオンライン構造化メタラーニング(OSML)フレームワークを提案する。
3つのデータセットの実験は、提案フレームワークの有効性と解釈可能性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-22T09:10:31Z) - A Comprehensive Overview and Survey of Recent Advances in Meta-Learning [0.0]
メタラーニングはラーニング・トゥ・ラーン(Learning-to-Lern)とも呼ばれる。
メタラーニング手法は,ブラックボックスメタラーニング,メトリックベースメタラーニング,階層型メタラーニング,ベイズ的メタラーニングフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-17T03:11:08Z) - 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) - Revisiting Meta-Learning as Supervised Learning [69.2067288158133]
メタラーニングと従来の教師付き学習の関連性を再考し,強化することで,原則的,統一的なフレームワークの提供を目指す。
タスク固有のデータセットとターゲットモデルを(機能、ラベル)サンプルとして扱うことで、多くのメタ学習アルゴリズムを教師付き学習のインスタンスに還元することができる。
この視点は、メタラーニングを直感的で実践的なフレームワークに統一するだけでなく、教師付き学習から直接洞察を伝達してメタラーニングを改善することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-03T06:13:01Z) - Automated Relational Meta-learning [95.02216511235191]
本稿では,クロスタスク関係を自動的に抽出し,メタ知識グラフを構築する自動リレーショナルメタ学習フレームワークを提案する。
我々は,2次元玩具の回帰と少数ショット画像分類に関する広範な実験を行い,ARMLが最先端のベースラインよりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-03T07:02:25Z)
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。