University · Artificial Intelligence · AI Research Methods and Capstone
Meta-Learning and Few-Shot Learning: Learning to Learn
4 Abschnitte
The meta-learning paradigm: episodic training, N-way K-shot tasks, metric-based methods (Prototypical Networks, Siamese Networks), optimisation-based methods (MAML, Reptile), model-based approaches, and the relationship between meta-learning and large model in-context learning.
Inhaltsübersicht
- The Meta-Learning Paradigm: Learning to Learn
- Metric-Based Meta-Learning: Siamese, Matching, and Prototypical Networks
- Optimisation-Based Meta-Learning: MAML and Reptile
- Model-Based Meta-Learning and the Connection to In-Context Learning
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