Förmågan att snabbt generalisera från få observationer är avgörande för intelligenta system. I detta papper introducerar vi APL, en algoritm som approximerar sannolikhetsfördelningar genom att komma ihåg de mest överraskande observationer den har stött på. Dessa tidigare observationer kommers ihåg från en extern minnesmodul och bearbetas av ett dekodernätverk som kan kombinera information från olika minnesplatser för att generalisera bortom direkt återkallande. Vi visar denna algoritm kan utföra såväl som toppmoderna baslinjer på några bilder klassificering riktmärken med ett mindre minnesavtryck. Dessutom gör dess minneskompression det möjligt att skala till tusentals okända etiketter. Slutligen introducerar vi en meta-lärande resonemangsuppgift som är mer utmanande än direkt klassificering. I denna inställning kan APL generalisera med färre än ett exempel per klass genom att dra ifrån resonemanget.
Ramalho m.fl. REF införde adaptiv bakre inlärning till ungefärlig sannolikhetsfördelning genom att komma ihåg de mest utmanande observationer den hade stött på.
Adaptive Posterior Learning: few-shot learning with a surprise-based memory module
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}