Djupa neurala nätverk utmärker sig i regimer med stora mängder data, men tenderar att kämpa när data är knapp eller när de behöver anpassa sig snabbt till förändringar i uppgiften. Det senaste arbetet inom meta-lärande syftar till att övervinna denna brist genom att utbilda en meta-lärare om en fördelning av liknande uppgifter; målet är att meta-läraren ska generalisera till nya men relaterade uppgifter genom att lära sig en strategi på hög nivå som fångar kärnan i det problem som den uppmanas att lösa. De senaste metoderna för meta-lärande är dock i stor utsträckning handdesignade, antingen med hjälp av arkitekturer som är specialiserade på en viss applikation, eller hårdkodande algoritmiska komponenter som talar om för meta-läraren hur man löser uppgiften. Vi föreslår en klass av enkla och generiska meta-learner arkitekturer, baserade på timliga konvolutioner, som är domänagnostiska och inte har någon särskild strategi eller algoritm kodad i det. Vi validerar vår temporal-konvolution-baserade meta-learner (TCML) genom experiment som rör både övervakad och förstärka lärande, och visar att det överträffar state-of-the-art metoder som är mindre allmänna och mer komplexa. * betecknar lika bidrag, författare listas i alfabetisk ordning.
En task-agnostic meta-learner baserad på temporal konvolutioner har föreslagits i REF.
Meta-Learning with Temporal Convolutions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}