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méta-apprentissage
meta-learning
One of the most common applications of meta-learning is few-shot learning.
L'une des applications les plus courantes du méta-apprentissage est l'apprentissage en quelques coups.
The shortcoming of meta-learning algorithms for continual learning so far is that they have been slow, offline and/or hard to tune.
Jusqu'à présent, les points faibles des algorithmes de méta-apprentissage pour l'apprentissage continu sont qu'ils sont lents, hors ligne ou difficiles à régler.
In this master's thesis, we study the generalization of neural networks in gradient-based meta-learning by analyzing various properties of the objective landscapes.
Dans ce mémoire, nous étudions la généralisation des réseaux de neurones dans le contexte du méta-apprentissage, en analysant divers propriétés des surface leurs fonctions objectifs.
However, it also seems clear that the favourite teachers of tomorrow will be those able to talk the language of meta-learning, blended learning and personalised lesson goals.
Cependant, il semble également évident que les enseignants préférés de demain seront ceux capables de parler le langage du méta-apprentissage, de l'apprentissage mixte et des leçons personnalisées.
infinite level meta-learning through compression
méta-apprentissage à niveau infini par compression
The first study was devoted to modeling the antiretroviral response from taxonomy of CD4 counts trajectories, using a meta-learning model of biomedical markers trajectories.
La première étude a été consacrée à une modélisation de la réponse antirétrovirale par taxonomie des trajectoires de taux de CD4 en utilisant un modèle de méta-apprentissage des trajectoires d'indicateurs biomédicaux.
Yesmina's researches propose an approach that enables the acquisition and transfer of knowledge to several application contexts through meta-learning mechanisms or "learning to learn".
Les recherches de Yesmina proposent une approche qui permet d'acquérir et de transférer la connaissance vers plusieurs contextes d'application par des mécanismes de méta-apprentissage ou « apprendre à apprendre ».
In experiments conducted on real-world visual classification benchmarks, La-MAML achieves performance superior to other replay-based, prior-based and meta-learning based approaches for continual learning.
Dans des expériences menées sur des repères de classification visuelle du monde réel, La-MAML atteint des performances supérieures aux autres approches basées sur la relecture, basées sur les prieurs et basées sur le méta-apprentissage pour un apprentissage continu.
Conclusion In this post, we gave a brief introduction to La-MAML, an efficient meta-learning algorithm that leverages replay to avoid forgetting and favors positive backward transfer by learning the weights and LRs in an asynchronous manner.
Conclusion Dans cet article, nous avons présenté brièvement le méta-apprentissage prospectif, un algorithme de méta-apprentissage efficace qui tire parti de la rediffusion pour éviter l'oubli et favorise un transfert en chaînage arrière positif en apprenant les pondérations et les taux d'apprentissage de manière asynchrone.
Upon closer inspection of the meta-learning gradients (derived in the Reptile paper), one can see that the way it facilitates few-shot generalization is through gradient alignment.
En examinant de plus près les gradients de méta-apprentissage (calculés dans l'article sur la méthode Reptile), on remarque que l'alignement des gradients facilite la généralisation de l'apprentissage en quelques coups.
In our third contribution, we introduce a gradient-based meta-learning algorithm called FAMLE.
Dans notre troisième contribution, nous présentons un algorithme de méta-apprentissage basé sur les gradients appelé FAMLE.
Online-Aware Meta Learning (OML): Besides incentivizing alignment, meta-learning can also directly influence model optimisation to optimise auxiliary objectives like generalisation, by testing them in the outer loop of learning.
Méta-apprentissage en ligne : En plus d'encourager l'alignement, le méta-apprentissage peut également influer directement sur les modèles afin qu'ils optimisent les objectifs auxiliaires, comme la généralisation, en les testant dans la boucle extérieure de l'apprentissage.
Hugo Larochelle, Adjunct Professor at the Université de Montréal and expert in deep neural networks, meta-learning, punctual learning, and reinforcement learning.
Hugo Larochelle, professeur auxiliaire à l'Université de Montréal et expert en réseaux neuronaux profonds, méta-apprentissage, apprentissage ponctuel, et apprentissage par renforcement.
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