論文の概要: Meta-Learning and representation learner: A short theoretical note

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04189v2
• Date: Mon, 22 Jul 2024 08:45:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 00:42:21.534376
• Title: Meta-Learning and representation learner: A short theoretical note
• Title（参考訳）: メタラーニングと表現学習 : 短い理論ノート
• Authors: Mouad El Bouchattaoui,
• Abstract要約: メタ学習は機械学習のサブフィールドであり、目標は様々なタスクから学習できるモデルとアルゴリズムを開発することである。 特定のタスクを学習することに焦点を当てた従来の機械学習手法とは異なり、メタラーニングは、過去のタスクからの経験を活用して将来の学習を強化することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Meta-learning, or "learning to learn," is a subfield of machine learning where the goal is to develop models and algorithms that can learn from various tasks and improve their learning process over time. Unlike traditional machine learning methods focusing on learning a specific task, meta-learning aims to leverage experience from previous tasks to enhance future learning. This approach is particularly beneficial in scenarios where the available data for a new task is limited, but there exists abundant data from related tasks. By extracting and utilizing the underlying structure and patterns across these tasks, meta-learning algorithms can achieve faster convergence and better performance with fewer data. The following notes are mainly inspired from \cite{vanschoren2018meta}, \cite{baxter2019learning}, and \cite{maurer2005algorithmic}.
• Abstract（参考訳）: メタラーニング(メタラーニング、メタラーニング・トゥ・ラーニング)は、機械学習のサブフィールドであり、様々なタスクから学習し、時間の経過とともに学習プロセスを改善するモデルとアルゴリズムを開発することを目的としている。 特定のタスクを学習することに焦点を当てた従来の機械学習手法とは異なり、メタラーニングは、過去のタスクからの経験を活用して将来の学習を強化することを目的としている。 このアプローチは、新しいタスクの利用可能なデータが限られているシナリオでは特に有用であるが、関連するタスクから豊富なデータが存在する。 これらのタスクの根底にある構造とパターンを抽出し活用することにより、メタ学習アルゴリズムは、少ないデータでより高速な収束とより良いパフォーマンスを達成することができる。 以下は、主に \cite{vanschoren2018meta}、 \cite{baxter2019learning}、および \cite{maurer2005algorithmic}から着想を得たものである。

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