元学习：基础与应用

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《元学习：基础与应用》读书摘要

《元学习：基础与应用》是一本专注于元学习领域的书籍，全面且深入地探讨了元学习的相关理论、算法和应用。

书中开篇介绍了元学习的概述，包括元学习与深度学习的区别与联系，以及元学习的起源和近期发展。这为读者建立了对元学习的初步认知，理解其在人工智能领域中的重要地位。

接着，书籍详细阐述了元学习方法的分类，涵盖神经网络适应法、度量学习适应法、基础学习器和元学习器适应法、贝叶斯元学习适应法等，对每种方法都进行了原理性的剖析。

在元学习神经网络方法方面，书中深入讲解了神经网络的结构、权重、偏差和激活函数等基础知识，以及网络反向传播算法、学习率、批尺寸、动量和权值衰减等优化策略，同时还介绍了元学习神经网络模型的构建和应用。

后续章节分别聚焦于基于度量的元学习方法、基础学习器和元学习器结合的元学习方法，通过具体的算法和实例，展示如何在实际场景中运用这些方法。例如，书中详细介绍了基于度量学习的算法和基于贝叶斯思想的元学习方法等。

此外，书中还专门讨论了元学习在不同领域的应用，包括元迁移学习、元强化学习、元模仿学习、在线元学习和无监督元学习等，展示了元学习在解决实际问题中的强大能力。

总的来说，这本书为读者提供了元学习领域的全面知识体系，从基础理论到实际应用，是研究和实践元学习的重要参考资料。

目录

  1. 元学习概述 1.1 元学习与深度学习的区别和联系 1.2 元学习应用举例 1.3 元学习的起源 1.4 近期发展

  2. 元学习框架 2.1 元学习研究常用数据集 2.2 定义任务 2.3 元学习训练框架

  3. 元学习方法分类 3.1 神经网络适应法 3.2 度量学习适应法 3.3 基础学习器和元学习器适应法 3.4 贝叶斯元学习适应法 3.5 元学习与其他学习框架结合 3.6 元学习方法的比较

  4. 元学习神经网络方法 4.1 神经网络 4.2 网络反向传播算法 4.3 元学习神经网络模型 4.4 自动化机器学习

  5. 基础学习器和元学习器结合的元学习方法 5.1 基础学习器 5.2 元学习器 5.3 MAML算法 5.4 Reptile算法 5.5 循环神经网络

  6. 贝叶斯思想下的元学习方法 6.1 Bayesian Program Learning算法 6.2 Neural Statistician算法 6.3 LLAma算法 6.4 BAMLAN算法 6.5 PLATIPUS算法 6.6 VERSA算法

  7. 元学习的应用场景 7.1 元迁移学习 7.2 元强化学习 7.3 元模仿学习 7.4 在线元学习 7.5 无监督元学习

  8. 元强化学习 8.1 强化学习 8.2 基于MAML的元强化学习 8.3 GrBAL算法

  9. 元模仿学习 9.1 模仿学习 9.2 MAML算法用于元模仿学习 9.3 Meta - Mimic算法

  10. 在线元学习 10.1 在线学习 10.2 FTLM算法

  11. 无监督元学习 11.1 无监督学习 11.2 CACTUs算法

  12. 基于度量的元学习方法 12.1 基于度量的学习 12.2 注意力模型 12.3 记忆模块 12.4 SNAL算法 12.5 Relation Network算法 12.6 Prototypical Network算法 12.7 TADAM算法 12.8 Dynamic Few - Shot算法 12.9 mAP算法 12.10 总结